Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Familiarízate con las variables aleatorias
Las simulaciones son un tipo de algoritmos computacionales que utilizan muestreos aleatorios para resolver problemas cada vez más complejos. Aunque las simulaciones existen desde hace mucho tiempo, el interés por este campo ha crecido recientemente debido al aumento de la potencia computacional y a sus aplicaciones en inteligencia artificial, física, biología computacional y finanzas, por nombrar solo algunas.Este curso ofrece experiencia práctica con simulaciones utilizando aplicaciones del mundo real, comenzando con una introducción a las variables aleatorias y las herramientas necesarias para ejecutar una simulación.
Introducción a los conceptos de probabilidad
El segundo capítulo de este curso ofrece una visión general de los conceptos de probabilidad, utilizando ejercicios prácticos basados en juegos de cartas y acertijos de probabilidad muy conocidos para proporcionar un marco de referencia para tus nuevos conocimientos. Terminarás este capítulo modelando una simulación de publicidad de comercio electrónico.Descubre los métodos y aplicaciones del remuestreo
El tercer capítulo analiza diferentes métodos de remuestreo, incluyendo el remuestreo bootstrap, el remuestreo jackknife y las pruebas de permutación. Una vez que hayas completado este curso, podrás añadir estos métodos a tu proceso de análisis de datos.Aprende a utilizar la simulación para los negocios y crea tu portafolio
La simulación tiene muchas aplicaciones en el mundo real, especialmente en el ámbito empresarial. El último capítulo de este curso analiza estos aspectos y te guía a través de un problema de planificación empresarial para que te acostumbres a utilizar tus nuevas habilidades en un entorno empresarial. Analizarás cómo modelar los beneficios, optimizar los costes y empezar a realizar análisis de potencia.Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Fundamentos de aleatoriedad y simulación
Este capítulo te da las herramientas necesarias para ejecutar una simulación. Empezaremos repasando las variables aleatorias y las distribuciones de probabilidad. Luego aprenderás a ejecutar una simulación viendo primero un flujo de trabajo y después recreándolo en el contexto de un juego de dados. Por último, veremos cómo usar simulaciones para tomar decisiones.
- Introducción a las variables aleatorias50 XP
- np.random.choice()50 XP
- Variable aleatoria de Poisson100 XP
- Barajar una baraja de cartas100 XP
- Conceptos básicos de simulación50 XP
- Lanzar un dado justo100 XP
- Lanzar dos dados justos100 XP
- Simulando el juego de dados100 XP
- Usar la simulación para tomar decisiones50 XP
- Simular un sorteo de lotería100 XP
- ¿Deberíamos comprar?100 XP
- Calcular el precio de equilibrio de una lotería100 XP
2
Probabilidad y proceso de generación de datos
Este capítulo ofrece una introducción básica a conceptos de probabilidad y una comprensión práctica del proceso de generación de datos. Veremos varios ejemplos de cómo modelar el proceso de generación de datos y terminaremos con la simulación de publicidad en eCommerce.
3
Métodos de remuestreo
En este capítulo, haremos una breve introducción a los métodos de remuestreo y sus aplicaciones. Probaremos el remuestreo bootstrap, el remuestreo jackknife y las pruebas por permutación. Al finalizar, podrás empezar a aplicar métodos de remuestreo sencillos para el análisis de datos.
4
Aplicaciones avanzadas de simulación
En este capítulo, conocerás algunas aplicaciones básicas y avanzadas de la simulación para resolver problemas reales. Trabajaremos un problema de planificación empresarial, aprenderemos sobre la integración de Monte Carlo, el análisis de potencia mediante simulación y cerraremos con una simulación de cartera financiera. Al finalizar, estarás listo para aplicar simulación a problemas cotidianos.
Simulación estadística en Python
Curso
completado
