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Estadística inferencial para Machine Learning y Big Data con R y ...

Estadística inferencial para Machine Learning y Big Data con R y Python

Frogames Formación

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La estadística inferencial estudia la estimación de parámetros poblacionales a partir del estudio que utilizamos, además de rechazar la hipótesis nula. Seguro que ya sabes que cuenta mayor sea el tamaño de la muestra n, el error es menor. Pero ahora vas a poder relajarte y dejar que te expliquen los profesionales que te presentamos a continuación.

Conoce toda la estadística inferencial de la mano de Juan Gabriel Gomila, Arnau Mir y Ricardo Alberich, expertos en estadística y con más de 30 años de experiencia tanto en su docencia como en su aplicación práctica en la empresa.

Asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro con todo el contenido de estadística inferencial del curso. En particular, verás los mismos contenidos que explicamos en la carrera a los matemáticos, ingenieros, economistas, biólogos, médicos o informáticos.

Una vez termines el curso podrás seguir con los mejores cursos de análisis de datos publicados por Juan Gabriel Gomila, como los cursos de Machine Learning o Inteligencia Artificial con Python o RStudio, el Curso de Data Science con Tidyverse y RStudio o incluso los varios cursos de Deep Learning. Todo el material del curso está enfocado en resolver los problemas de falta de base en el ámbito de estadística inferencial que presentan los estudiantes de esos cursos avanzados. Y poderlo hacer en un curso aparte te permitirá nivelar tus conocimientos y tomar los otros cursos con garantías de éxito.

Seguro que más de una vez te han atormentado las diferentes distribuciones de probabilidad. Pero para eso estamos aquí, para despejar todas las dudas y hacerte un experto de la estadística inferencial.

¡Nos vemos en clase!

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Objetivos

- Resolver problemas del ámbito de la estadística inferencial - Estimar parámetros de una población a partir de una muestra - Calcular un intervalo de confianza tanto a mano como con R y Python - Calcular e interpretar un contraste de hipótesis paramétrico y no paramétrico - Realizar el análisis de la varianza tanto de un factor como de varios factores - Construir modelos de regresión lineal simple y múltiple - Clasificar mediante diferentes técnicas de clustering

Requisitos

Este es un curso de nivel avanzado, por tanto es altamente recomendable: - Completar el curso básico de Python de la A a la Z para tener las bases de programación - Completar los cursos de Álgebra Lineal, Probabilidad y Estadística Descriptiva para para tener las bases de matemáticas - Tener un ordenador con conexión a internet y con cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel de usuario - Ganas de aprender acerca del mundo de la estadística inferencial

Temario completo de este curso

Contenido del Curso

  • Bienvenidos al Curso de Inferencia Estadística(43:43)
  • Instalar y dominar las herramientas del curso(14:56)
  • Muestreo Estadístico(1:20:51)
  • Estimación Puntual(7:52:36)
  • Intervalos de confianza(4:25:21)
  • Pon en práctica tu habilidad con la estimación e intervalos de confianza(2:06:57)
  • Contrastes de hipótesis paramétricos(12:48:10)
  • Extra: Curvas ROC y Precisión-Recall(1:19:08)
  • Bondad de ajuste(5:58:25)
  • Contrastes de independencia y homogeneidad(2:51:34)
  • Análisis de la Varianza (ANOVA)(8:39:49)
  • Regresión Lineal(5:53:20)
  • Ejercicios Resueltos de Inferencia Estadística(50:39)
  • Introducción al Clustering(3:23:12)
  • Trabajo Final de Curso (TFC)(00:00)
  • Enhorabuena por completar el curso(03:58)
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