Conoce toda la estadística descriptiva de la mano de Juan Gabriel Gomila y María Santos. Asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro con todo el contenido del curso. En particular, verás los mismos contenidos que explicamos en primero de carrera a matemáticos, ingenieros o informáticos como por ejemplo:

Logística e instalación de R y RStudio y de Anaconda Navigator para Python

Cómo usar R y Python como si fuese una calculadora científica (incluyendo un repaso de funciones, trigonometría y combinatoria)

Introducción a la programación funcional con R desde cero (ideal para seguir tomando a posteriori cursos de análisis de datos)

Uso de gráficos para representar datos estadísticos incluyendo plots de nubes de puntos, histogramas, diagramas circulares o diagramas de caja y bigotes entre otros. Además, tendrás ejemplos tanto en R como con matplotlib de Python

Introducción a las técnicas de Machine Learning, como por ejemplo la regresión lineal

Profundización en tipos de datos cualitativos, cuantitativos y ordinales y el correcto análisis de cada uno de ellos

Introducción a la probabilidad, empezando desde lo más básico, pasando por variables aleatorias hasta llegar a tratar las distribuciones de probabilidad más conocidas (tanto discretas como continuas)

Comprende los estadísticos más relevantes de una distribución, como por ejemplo la media, varianza, así como sesgo y curtosis. Y aprende a calcularlos tanto con R como con Python

Repositorio GitHub con todo el material del curso para disponer de los mismos scripts que usamos en clase desde el minuto inicial

Buscaba una forma de mejorar mis conocimientos de programación, y el curso de estadística descriptiva me proporcionó exactamente lo que necesitaba. El curso fue exhaustivo y me proporcionó todos los conocimientos necesarios para dar sentido a grandes cantidades de datos.