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una curva de distribución normal con métricas sobre un pizarrón verde

Curso OnlineFundamentos de Estadística

Aprendé a trabajar con los conceptos y técnicas fundamentales del análisis estadístico de datos, incorporando mediante la práctica el uso de medidas, probabilidades, técnicas de inferencia, distribuciones y más.

cienciasdedatos

Descripción

La estadística es la diciplina que se encarga de la recolección, agrupación, presentación, análisis e interpretación de datos. Su dominio es importante porque nos permite la interpretación sobre el comportamiento de todo tipo de fenómenos a partir de la construcción y lectura de métricas e indicadores. Tiene aplicabilidad en todas las ciencias al momento de responder preguntas sobre el comportamiento de fenómenos empíricos mediante el uso de información. Sus áreas de uso abarcan desde el diseño de una encuesta hasta su aplicación en modelos predictivos en Ciencia de Datos.

Fundamentos de Estadística es un curso teórico-práctico especialmente desarrollado por la Escuela de Ciencia de Datos de EANT para ayudar a sus alumnos de programas de analítica y data science a consolidar una base sólida en el trabajo con medidas e ideas cláves para el análisis de la información.

En este curso aprenderás a:

  • Utilizar las medidas y teorías claves de la estadística para razonar sobre la información.
  • Trabajar con datos cuanti y cualitativos.
  • Construir métricas para caracterizar una población de datos.
  • Utilizar gráficas especiales para el análisis de la información.
  • Identificar datos que generan "ruido" en la información.
  • Comprender qué es la probabilidad y cómo se utiliza para explicar y predecir fenómenos.
  • Trabajar con distribuciones para modelar los comportamientos.
  • Utilizar las técnicas de inferencia estadística para el trabajo con datos muestrales.

A quiénes va dirigido

Pensado para todo tipo de perfiles buscando consolidar conocimientos técnicos para el trabajo con analítica de datos.

Pre requisitos

No se requiere ningún tipo de conocimiento o experiencia previa.

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