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Probabilidad y Estadística aplicada a Data Science y Empresa

Aprende a aplicar la estadística y la probabilidad a problemas de negocios y empresas para analizar tus propios datos

4.65 (79 reviews)

Students

17 hours

Content

May 2021

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What you will learn

Entender los diferentes tipos de datos y las representaciones gráficas para describirlos.

Entender las bases de la probabilidad

Comprender y saber utilizar varias distribuciones estadísticas

Aprender a analizar los modelos de regresión lineal

Entender los diversos tests utilizados en estadística como el de la t de Student o el de la Chi cuadrado

Saber calcular estadísticos básicos

Aplicar métodos estadísticos como los intervalos de confianza o los contrastes de hipótesis al mundo empresarial

Implementar el ANOVA de una via y de dos vías


Description

¡Bienvenido a Probabilidad y Estadística aplicada a Data Science, Negocios y Empresa!

¡En este curso cubrimos lo que necesita saber sobre probabilidad y estadística para tener éxito en los negocios y en el campo de la ciencia de datos!

Este curso práctico repasaremos toda la teoría y la aplicación de la estadística a problemas del mundo real. Cada sección tiene problemas de ejemplo para que practiques, en cuestionarios del curso y pruebas de evaluación.

Comenzaremos hablando sobre los conceptos básicos de los datos, entendiendo cómo examinarlos con medidas de tendencia central, dispersión y también construyendo una comprensión de cómo las fuentes de datos bivariadas pueden relacionarse entre sí.

Luego, nos sumergiremos en la probabilidad, aprendiendo sobre las formas de contar, así como sobre la probabilidad condicional y cómo aplicar el teorema de Bayes.

Luego, pasaremos a discutir las distribuciones más comunes que se encuentran en la estadística, creando una base sólida para comprender cómo trabajar con distribuciones uniformes, binomiales, de Poisson y normales.

A continuación, hablaremos de estadística, aplicando lo que hemos aprendido hasta ahora a casos comerciales del mundo real, incluidas las pruebas de contrastes hipótesis y la distribución t de Student.

Terminaremos el curso con 3 secciones sobre temas avanzados, como ANOVA (análisis de varianza), la comprensión de los parámetros presentes en un análisis de regresión y, finalmente, realización del test chi cuadrado.

Por si fuera poco, tendrás a tu disposición 3 expertos de la estadística, doctores en ese campo por tanto ¡te podemos asegurar que estás en buenas manos!

Las secciones son modulares y están organizadas por tema, por lo que puedes ver los contenidos de lo que necesites en cada momento en tu empresa y así comenzar de inmediato.

Nuestro curso incluye video en HD con explicaciones claras tanto con transparencias, como con nuestros ejemplos a mano, también incluimos extensos estudios de casos para mostrarte cómo aplicar este conocimiento al mundo real.

¡Cubriremos todo lo que necesitas saber sobre estadística y probabilidad para abordar claramente los problemas de ciencia de datos y negocios del mundo real!

Entre los temas más destacados veremos:

  • Medidas de datos

  • Media, mediana y moda

  • Varianza y desviación estándar

  • Covarianza y correlación

  • Uniones e intersecciones de conjuntos

  • Probabilidad condicionnada

  • Teorema de Bayes

  • Distribución binomial

  • Distribución de Poisson

  • Distribución normal

  • Tipos de Muestreo

  • Teorema del límite central

  • Contraste de hipótesis

  • Intervalos de Confianza

  • Análisis de regresión

  • ANOVA

  • Chi al cuadrado

  • ¡y mucho más!

No solo tendrás acceso a nuestro contenido técnico, sino que también tendrás acceso a nuestros foros de preguntas en Udemy, así como a nuestro canal de chat para estudiantes donde interactuar con otras personas afines a este tema como tu. Al finalizar este curso, recibirás un certificado de finalización que puedes publicar en tu perfil de LinkedIn para presumir ante tus colegas o incluso posibles entrevistas de trabajo.

Todo este contenido viene con una garantía de devolución de dinero de 30 días, ¡así que puedes probar el curso sin ningún tipo de riesgo!

¡Nos vemos en clase!


Screenshots

Probabilidad y Estadística aplicada a Data Science y Empresa
Probabilidad y Estadística aplicada a Data Science y Empresa
Probabilidad y Estadística aplicada a Data Science y Empresa
Probabilidad y Estadística aplicada a Data Science y Empresa

Content

Introducción

Introducción

El repositorio de Github com todo el material del curso

No valores el curso antes de tiempo

Cómo utilizar correctamente la plataforma Udemy

Utiliza la comunidad de Discord para aprender con amigos

Una recomendación para seguir el curso de probabilidad y estadística

Entender numéricamente y gráficamente los datos

Introducción al análisis estadístico y la toma de decisiones

Población y muestra

Los objetivos de la estadística descriptiva vs la estadística inferencial

Tipos de variables: categóricas y numéricas

Tablas y gráficos para describir categorías

Cómo representar el cruce de dos categorías

Cómo describir los datos temporales

Agrupación de datos numéricos

Tablas e histogramas para describir datos numéricos

Diagrama de Tallo y Hojas

Nubes de puntos o Scatter plots

Diagrama de caja y bigotes o boxplot

Fallos eligiendo el gráfico erróneo

Medidas de centralización

Percentiles y cuartiles

Medidas de dispersion: rango y rango intercuartílico

Medidas de dispersión: varianza y desviación típica

Coeficiente de variación

Estandarización y Z-score

Medidas ponderadas

Cálculo de la media y la varianza para datos agrupados

Estudio de la relación entre las variables

Extra: Sesgo y Curtosis

Probabilidad

Definiciones básicas

Ejemplos de experimentos aleatorios

Definición de probabilidad y propiedades

Ejemplos de probabilidades

Más ejemplos de probabilidad en finanzas y negocios

Probabilidad condicionada

Ejemplos de probabilidad condicionada

Matriz de confusión

Fórmula de Bayes

Ejemplos de aplicación de la fórmula de Bayes

Independencia de sucesos

Ejemplos de independencia

Odds ratio

Cuestionario de probabilidad

Distribuciones de probabilidades discretas

Introducción a variables aleatorias. Variables aleatorias discretas

Variables aleatorias discretas. Definiciones básicas

Ejemplos de variables aleatorias discretas

Más ejemplos de variables aleatorias discretas

Valores esperados, varianza y transformaciones lineales

Ejemplos de esperanza y varianza

Más ejemplos de esperanzas y varianzas de variabkes aleatorias discretas

Ejemplos de transformaciones lineales de variables aleatorias

Distribuciones discretas: Bernoulli, Binomial y Geométrica

Combinaciones y la distribución binomial

Ejemplo de distribución binomial

El ejemplo de los billetes de avión

Ejemplo de distribución geométrica

Distribuciones discretas: Poisson, Hipergeométrica

Ejemplo de distribución de Poisson

El ejemplo de los barcos en el astillero

Ejemplo de distribución Hipergeométrica

Variables aleatorias conjuntas discretas

Distribuciones marginales discretas, independencia, distribuciones condicionales

Ejemplo de la cartera de valores

Esperanza de una función. Covarianza y Correlación

Extensión a variables aleatorias multidimensionales

Cuestionario de variables aleatorias discretas

Distribuciones de probabilidad continuas: función de densidad y de distribución.

Introducción a variables aleatorias continuas

Función de densidad dominio de una variable aleatoria

Esperanzas y varianza

Ejemplo de variable aleatoria continua y transformación lineal

Distribuciones uniforme, exponencial y normal o gausiana

Cuantiles de variables aleatorias

Ejemplo de variable normal

Ejemplo de variable exponencial

Los gráficos cuantil-cuantil o qqplots

Cómo calcular los cuantiles de las distribuciones usuales

Una introducción a Distribuciones continuas multidimensionales

Esperanzas de funciones de la v.a. bidimensional. Covarianza y correlación.

Variable aleatoria normal bivariante

Variables continuas n-dimensionales. Independencia, Covarianza y correlación.

Cuestionario de variables aleatorias continuas

Muestreo

Tipos de muestreo

Estimación

Estimación de la media poblacional

Ejemplos de estimación de la media

Estandarización y cálculo de probabilidades

Teorema Central del Límite

Simulación de MonteCarlo y el TCL

Estimación de una proporción poblacional

Ejemplos de estimación de proporciones

Estimación de la varianza y la desviación típica poblacional

Ejemplos de estimación de varianzas y desviaciones típicas

Sesgo y eficiencia de un estimador. Estimadores máximo verosímiles

Cuestionario de muestreo

Estimación por intervalos

Intervalos de confianza

Intervalo de confianza para la media poblacional sigma conocida

Amplitud del intervalo y tamaño muestral para la media

Ejemplo de cálculo de intervalos para la media poblacional I

Intervalos de confianza para la media sigma desconocida población normal

Ejemplo de cálculo de intervalos para la media poblacional II

Intervalo de confianza para proporción poblacional

Amplitud y tamaño muestral para una proporción

Ejemplo de cálculo de intervalos para la proporción

Intervalo confianza para la varianza

Ejemplo cálculo de intervalos para la varianza

Boostraping o remuestreo

Intervalos de confianza para dos poblaciones

Cuestionario de intervalos de confianza

Contrastes de hipótesis de parámetros

Introducción al contraste de hipótesis

Hipótesis alternativas. Tipos de errores

Contrastes de hipótesis unilateral mayor

Contrastes de hipótesis unilateral menor

Contrastes de hipótesis bilateral

El p-valor

Interpretar el p-valor en los contrastes de hipótesis

El método de los seis y de los cinco pasos

Tabla resumen contrastes de una muestra

Tabla resumen contrastes de dos muestras

Ejemplo de contraste de hipótesis: Z-test

Ejemplo de contraste de hipótesis: t-test

La distribución F de Fisher-Snedecor

Ejemplos de contraste de dos medias: t-test

Ejemplo de contraste de hipótesis: prop test

Más ejemplos: Contrastes de medias, de varianzas y de medias emparejadas.

Cuestionario de contraste de hipótesis

ANOVA

Introducción al Análisis de la varianza

Almacenamiento de los datos

Sumas y Medias

Contraste ANOVA

Cómo hacer la tabla de ANOVA con R

Comparaciones entre parejas

Cómo hacer las comparaciones entre parejas con R

Efectos aleatorios

Cuestionario práctico de ANOVA

BONUS: Enhorabuena por completar el curso

¿Y que más puedo aprender ahora?

¿Cómo puedo seguir aprendiendo y profundizando en estos temas?

Clase Extra


Reviews

M
Maira27 June 2021

Me gusta mucho como explica Juan Gabriel, siempre es muy ameno todo, super claro y ordenado. El curso es introductorio, tiene buenos ejercicios y recursos (como siempre). Aprecio mucho todos los recursos que nos dejan!

A
Axel4 June 2021

Por la reproducción de videos desde la página web. Ingreso con el móvil al curso y ahora tuve que descargar la apps

I
Ikel4 June 2021

No me hace falta ver más para saber que este curso va a ser una buena inversión en toda regla. Vengo de otro curso hecho por él y solo puedo decir que Juan Gabriel es mejor que todos los profes de mi universidad juntos.

Y
Yvonne28 February 2021

Ya he cursado otros referentes a negocios de Juan Gabriel, y definitivamente este es uno de mis favoritos. Sigan Adelante con su labor. Saludos.

L
Luis3 February 2021

Juan: Podeis hacerme 3 preguntas... Yo: Usted es el jefe de data science? Juan: Si... Yo: En serio? Juan: Si Yo: Usted? Juan: Así es... Espero que os haya iluminado. Yo: Wow es usted grandioso.

J
Joan28 January 2021

Muy buen curso para aprender Probabilidad y estadística. Hay mucho material y muchos casos prácticos para aprender. Lo recomiendo mucho!

Y
Yeison28 January 2021

La continuación del curso de Probabilidad del profesor. Excelente contenido teórico-practico para aplicarlo en escenarios particulares de las empresas. Muchas gracias profesores por este excelente curso!!!


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3614402

Udemy ID

11/4/2020

Course created date

1/28/2021

Course Indexed date
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Course Submitted by