Curso avanzado y práctico que te prepara para aplicar técnicas de probabilidad, estadística y machine learning en la resolución de problemas reales. Aprenderás a utilizar herramientas de programación para analizar datos, construir modelos predictivos y tomar decisiones informadas.

Habilidades que obtendrás:

• Dominio de técnicas estadísticas y probabilísticas aplicadas a datos reales.
• Desarrollo e implementación de modelos de machine learning.
• Uso práctico de Python en proyectos de análisis y predicción.
• Capacidad para automatizar procesos y tomar decisiones basadas en datos.
• Análisis crítico de resultados y evaluación de modelos predictivos.

Requisitos:

1. Estadística descriptiva:
   • Medidas de tendencia central:
     • Media
     • Mediana
     • Moda
   • Medidas de dispersión:
     • Varianza
     • Desviación estándar
     • Rango intercuartílico
   • Representaciones gráficas de datos:
     • Histogramas
     • Diagramas de caja
     • Gráficos de dispersión
2. Estadística inferencial:
   • Conceptos de población y muestra
   • Teorema central del límite
3. Regresión:
   • Regresión lineal simple

Duración:

30 horas

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