Estadística para Data Science y análisis de negocios
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Comprender los fundamentos de la estadística. Aprender a trabajar con diferentes tipos de datos. Graficar diferentes tipos de datos Calcular las medidas de tendencia central, asimetría y variabilidad. Calcular correlación y covarianza. Distinguir y trabajar con diferentes tipos de distribuciones. Estimar intervalos de confianza. Realizar pruebas de hipótesis. Tomar decisiones basadas en datos. Comprender la mecánica del análisis de regresión. Realizar análisis de regresión. Usar y entender variables ficticias. Comprender los conceptos necesarios para la ciencia de datos incluso con Python y R! A quién va dirigido Personas que quieren una carrera en Ciencia de Datos. Personas que quieren una carrera en Inteligencia de Negocios. Analistas de negocio. Ejecutivos de empresas. Individuossionados por los números y el análisis cuantitativo. Cualquiera que quiera aprender las sutilezas de la Estadística y cómo se utiliza en el mundo de los negocios. Personas que quieren comenzar a aprender estadística. Personas que quieren aprender los fundamentos de la estadística Requisitos No se requiere ninguna experiencia. Empezaremos por lo básico y poco a poco iremos ampliando tus conocimientos. Todo está en el curso. Voluntad de aprender y practicar. Temario completo de este curso Contenido del curso ¿Qué cubre el curso? Comprendiendo la diferencia entre una población y una muestra Población vs muestra Los disos tipos de datos con los que podemos trabajar Tipos de datos Niveles de medición Niveles de medición Variables categóricas. Técnicas de visualización para variables categóricas Variables categóricas. Técnicas de visualización Variables categóricas. Técnicas de visualización. Ejercicios Variables numéricas. Usar una tabla de distribución de frecuencia. Variables numéricas. Usar una tabla de distribución de frecuencia. Variables numéricas. Usar una tabla de distribución de frecuencia. Ejercicios Gráfica de histograma Gráfica de histograma Gráfica de histograma. Ejercicio Tablas cruzadas y diagramas de dispersión Tablas cruzadas y diagramas de dispersión Tablas cruzadas y diagramas de dispersión. Ejercicio Principales medidas de tendencia central: media, mediana y moda Media, mediana y moda. Ejercicio. Midiendo el sesgo Sesgo Sesgo. Ejercicio Midiendo la dispersión de los datos: calcular la varianza Varianza. Ejercicio Desviación estándar y coeficiente de variación Desviación estándar Desviación estándar y coeficiente de variación. Ejercicio. Calculando y comprendiendo la covarianza Calculando y comprendiendo la covarianza Covarianza. Ejercicio Coeficiente de correlación Correlación Coeficiente de correlación Ejemplo práctico: estadística descriptiva Ejemplo práctico: estadística descriptiva. Ejercicio Introducción a la estadística inferencial ¿Qué es una distribución? Qué es una distribución La distribución Normal La distribución Normal La distribución Normal estándar La distribución Normal estándar. Ejercicio Comprendiendo el teorema de límite central El teorema de límite central Error estándar Error estándar Trabajando con estimadores y estimaciones Estimadores y estimaciones Intervalos de confianza -una herramienta invaluable para la toma de decisiones Intervalos de confianza Calculando intervalos de confianza dentro de población con varianza conocida Intervalos de confianza. Varianza poblacional conocida. Ejercicio Intervalo de confianza. Aclaratorias Distribución T de Student Distribución T de Student Calculando intervalos de confianza dentro de población con varianza desconocida Varianza poblacional desconocida. Valor T. Ejercicio ¿Qué es el margen de error y por qué es importante en estadística? Margen de error Calculando intervalos de confianza para dos medias con muestras dependientes Intervalos de confianza. Dos medias. Muestras dependientes. Ejercicios Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p. 1) Intervalos de Confianza. Dos medias. Muestras independientes (p.1). Ejercicio Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p 2) Calculando IC. Dos medias. Muestras independientes (p. 2). Ejercicio Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p. 3) Ejemplo práctico: estadística inferencial Ejemplo práctico: estadística inferencial. Ejercicio Las hipótesis nula y alternativa Hipótesis nula vs alternativa Estableciendo la región de rechazo y el nivel de significación Región de rechazo y nivel de significación Error tipo I vs Error tipo II más
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