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Data Science
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Aprenda estadística de forma aplicada a Python.
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## Estadísticas con Python
Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos disponibles para el análisis está aumentando. Así, la estadística ha ido creciendo y ayudando a desarrollar nuevas áreas como Data Science. La demanda de profesionales con un dominio de las estadísticas crece en proporción a la necesidad de las empresas de tomar decisiones precisas basadas en datos.
¿POR QUÉ ESTUDIAR ESTADÍSTICAS?
Para aprender técnicas de análisis de datos, estadísticas, modelado en la práctica, escalar el crecimiento y brindar nuevas oportunidades, ya sea en la empresa para la que trabaja o en su propio negocio.
En esta formacion aprendera utilizando el lenguaje Python y varias bibliotecas y herramientas específicas para estadísticas.
Además, comprenderás cómo crear hipótesis y validarlas. De esta forma, podrá justificar los análisis realizados y mostrar a la empresa la importancia del papel del conocimiento en la estadística.
Si quieres profundizar tus conocimientos en estadística de forma práctica y usando Python, esta formación es para ti.
¿Por qué estudiar esta formación?
Guía de aprendizaje
Contenido diseñado para facilitar tu estudio
De básico a avanzado
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Conoce los planesProfesores especializados en Data Science
De quién aprenderás
Christian Velasco
Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.
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Christian Velasco
Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.
Alia Garrudo Guirado
Soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, Cuba. Maestría concluida y Doctorado en desarrollo en Estadística por el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo (IME-USP). Cuento con experiencia en Probabilidades y Estadística enfocada en las áreas de aplicación, modelo, inferencia, entre otras.
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Alia Garrudo Guirado
Soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, Cuba. Maestría concluida y Doctorado en desarrollo en Estadística por el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo (IME-USP). Cuento con experiencia en Probabilidades y Estadística enfocada en las áreas de aplicación, modelo, inferencia, entre otras.
João Henrique Gonçalves Mazzeu
João es economista y doctor en Economía de la Empresa y Métodos Cuantitativos con especial interés en estadística aplicada y econometría de series temporales. Actúa como consultor e instructor. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC), Unicamp.
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João Henrique Gonçalves Mazzeu
João es economista y doctor en Economía de la Empresa y Métodos Cuantitativos con especial interés en estadística aplicada y econometría de series temporales. Actúa como consultor e instructor. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC), Unicamp.
Lina Maria Acosta Avena
Estadistica por la Universidad de Córdoba, Magíster en Estadística por la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) y Doctora en Estadística por la Universidade de São Paulo (USP ).
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Lina Maria Acosta Avena
Estadistica por la Universidad de Córdoba, Magíster en Estadística por la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) y Doctora en Estadística por la Universidade de São Paulo (USP ).
Paso a paso
1 Conceptos fundamentales de estadística
Da tus primeros pasos en estadística, aprendiendo los conceptos fundamentales para avanzar en tus conocimientos de forma más rápida y sólida.
En esta primera parte, aprenderás conceptos importantes para describir características esenciales de los datos de interés, frecuencia, media y probabilidades. Siempre trabajando de forma práctica con Python y sus bibliotecas estadísticas específicas como Scipy.Stats y Statsmodel.
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Curso Estadística con Python: Frecuencias y medidas
10h - Comprenda las estadísticas y los números que lees
- Descubra la diferencia entre media, mediana y moda en la práctica
- Conozca los tipos de datos y clasifíquelos
- Sepa que es la distribución de frecuencia
- Conozca la varianza y la desviación estándar
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Artigo ¿Media o mediana? Entienda cada una | Alura Cursos Online
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Curso Estadística con Python: Probabilidad y muestreo
12h - Compreende las distribuciones de binomial, poisson y normal
- Entiende que es nivel e intervalo de confianza
- Conoce técnicas de muestreo
- Calcule o tamanho da amostra
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Mais detalhesdo curso Estadística con Python: Frecuencias y medidas
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2 Pruebas estadísticas y correlación.
Después de describir tus datos estadísticamente, es hora de analizar esos datos, crear hipótesis y validarlas.
En esta sección discutiremos distribuciones, prueba de hipótesis, correlación y comenzaremos discusiones sobre regresión.
¡Tenemos mucho contenido interesante para estudiar en este océano de estadísticas!
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Curso Estadística con Python: Test de hipótesis
10h - Ejecute pruebas de normalidad
- Entienda las etapas de una prueba
- Aprenda como usar y calcular el p-valor
- Use las distribuciones t-student y Chi-Cuadrado
- Aplique los Test para probar hipótesis
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Curso Data Science: Introducción a Tests Estadísticos con Python
06h - Visualice la distribución de los datos colectados
- Levante preguntas e hipótesis
- Responda las hipótesis usando tests
- Cree intervalos de confianza para sus muestras
- Compare dos grupos de muestras
- Utilice Python para ejecutar tests estadísticos
- Responda preguntas de manera formal, no solo exploratoria
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Mais detalhesdo curso Estadística con Python: Test de hipótesis
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Mais detalhesdo curso Data Science: Introducción a Tests Estadísticos con Python
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3 Predicciones y experimentos con estadísticas
Para cerrar nuestro ciclo de aprendizaje, ¡profundizaremos! nuestro conocimiento de la regresión, probaremos las relaciones entre variables y desarrollaremos modelos predictivos más avanzados.
Y no podemos cerrar nuestra inmersión sin mencionar una de las áreas con un gran impacto en las estadísticas, la experimentación.
¡Entonces, tomemos un poco de aire y hagamos nuestra última inmersión!
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Curso Regresión Lineal: Análisis de correlaciones y previsión de resultados
12h - Utiliza visualizaciones para entender la distribución de tus datos
- Descubre la diferencia entre variables dependentes y explicativas en tus datos
- Aprende a separar datos de entrenamiento y teste
- Modela con regresiones lineales
- Entienda los errores en función de los residuos y métricas
- Compara y guarda los mejores modelos
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Curso Regresión Lineal: Técnicas Avanzadas de Modelado
08h - Aplica transformaciones antes de entrenar tus modelos
- Aplica regresiones con Statsmodel y Sklearn
- Aprende técnicas Avanzadas de Modelado
- Obtén previsiones puntuales
- Interpreta coeficientes estimados
- Efectúa análisis gráficas de los resultados encontrados
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