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Curso

Practicing Statistics Interview Questions in R

AvanzadoNivel de habilidad

Actualizado 10/2022

En este curso, te prepararás para los temas estadísticos más frecuentes, desde distribuciones hasta pruebas de hipótesis, modelos de regresión y mucho más.

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RProbability & Statistics

4 h

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50 Ejercicios

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Descripción del curso

¿Listo para tu entrevista de trabajo? Puede que conozcas a fondo tu empresa objetivo, pero ¿has practicado las preguntas clásicas de entrevista de estadística en R? Si no, aquí te ayudamos. En este curso, te prepararás para los temas estadísticos que más suelen aparecer: desde distribuciones y contrastes de hipótesis hasta modelos de regresión, y mucho más. Pondrás a punto tus habilidades con conjuntos de datos como datos de la enfermedad de Parkinson y precios del gas. Este curso es deliberadamente más exigente que un curso típico de DataCamp para que, cuando llegue la entrevista, puedas enfrentarte con confianza a cualquier pregunta de estadística en R.

Requisitos previos

Intermediate R Foundations of Inference in R Foundations of Probability in R

1

Distribuciones de probabilidad

¿Quieres aumentar tus posibilidades de bordar la entrevista? Si es así, repasa tus conocimientos de teoría de la probabilidad. En este capítulo tiraremos dados y lanzaremos a canasta para explicar probabilidades con ejemplos reales.

Distribuciones discretas

Funciones de probabilidad

Ensayos de Bernoulli

Distribución binomial

Distribuciones continuas

Distribución uniforme

Forma de la distribución normal

Muestra de una distribución normal

Teorema central del límite

Ley de los grandes números

Simulando el teorema central del límite

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2

Análisis exploratorio de datos

Si te atrae la oferta de trabajo, repasa la estadística descriptiva antes de la entrevista. En este capítulo practicarás análisis exploratorio de datos (EDA) con precios del gas natural y datos de una encuesta.

Estadística descriptiva

Medidas de centralidad

Medidas de variabilidad

Datos categóricos

Análisis de encuestas

Codificación de datos

Series temporales

Objeto de series temporales

Transformación de series temporales

Análisis de componentes principales

ACP - rotación

PCA - reducción de dimensión

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3

Pruebas estadísticas

Ve a tu entrevista con seguridad después de repasar los intervalos de confianza. Revisaremos el t-test, ANOVA y las pruebas de normalidad para que te prepares para preguntas de programación basadas en estadística.

Pruebas de normalidad

Prueba de Shapiro-Wilk

Gráfico Q-Q

Inferencia para una media

Intervalo de confianza

t-test de una muestra

Comparar dos medias

t de Student para dos muestras

Prueba pareada

Comparing groups

ANOVA para el crecimiento de plantas

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4

Modelos de regresión

¿Tu posible empleador planea evaluar tus habilidades en R? Asegúrate de estar preparado y practica la evaluación de modelos de antemano. En este capítulo ajustaremos y evaluaremos modelos de regresión lineal y logística usando varios conjuntos de datos biomédicos. Al finalizar, estarás listo para responder cualquier pregunta que te plantee la persona entrevistadora.

Covarianza y correlación

Covarianza a mano

Relación lineal

Relación no lineal

Modelo de regresión lineal

Ajuste de modelos lineales

Predecir con modelos lineales

Modelo de regresión logística

Ajuste de modelos logísticos

Predicción con modelos logísticos

Evaluación del modelo

Enfoque de conjunto de validación

Evaluación de regresión

Evaluación de clasificación

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