Domina los fundamentos de la estadística inferencial aplicada con R y Python y construye una base sólida para desenvolverte en el análisis de datos y la ciencia de datos.
Domina la estadística inferencial con R y Python y construye una base sólida para avanzar en el mundo del análisis de datos, Data Science, Machine Learning y Big Data. Aprende a interpretar datos, estimar parámetros poblacionales y tomar decisiones fundamentadas mediante técnicas estadísticas utilizadas en proyectos reales. Tanto si estás empezando en la ciencia de datos como si quieres reforzar tus conocimientos, este curso te ayudará a comprender los conceptos esenciales y aplicarlos de forma práctica.
Aprenderás desde cero los principales métodos de inferencia estadística, incluyendo diseño experimental, técnicas de muestreo, estimación puntual, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Descubrirás cómo analizar muestras, evaluar la significación estadística de los resultados y extraer conclusiones fiables a partir de los datos, utilizando R, RStudio y Python como herramientas de análisis.
Profundizarás en técnicas fundamentales como los contrastes de hipótesis, las pruebas de bondad de ajuste, el análisis de la varianza (ANOVA), la regresión lineal simple y múltiple y el clustering. Aprenderás a interpretar los resultados estadísticos y a automatizar análisis con R y Python, desarrollando competencias esenciales para abordar proyectos de análisis predictivo, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
De la mano de Juan Gabriel Gomila, Arnau Mir y Ricardo Alberich, expertos con más de 30 años de experiencia en docencia y aplicación práctica de la estadística, trabajarás con ejercicios, tests, problemas y casos reales. Además, tendrás acceso a un repositorio de GitHub con los scripts y materiales utilizados durante el curso para practicar, experimentar y consolidar tus conocimientos a tu propio ritmo.
Al finalizar, contarás con los fundamentos de estadística inferencial necesarios para avanzar con confianza en Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Dejarás atrás las dudas sobre distribuciones de probabilidad, intervalos de confianza y pruebas estadísticas, y estarás mejor preparado para interpretar modelos, analizar resultados y continuar tu formación en disciplinas avanzadas del análisis de datos.
Aprende a resolver problemas estadísticos y a extraer conclusiones fiables a partir del análisis de datos.
Utiliza muestras estadísticas para estimar medias, proporciones, desviaciones típicas y otros parámetros de una población.
Construye e interpreta intervalos de confianza de forma manual y automatizada utilizando R y Python.
Aplica pruebas paramétricas y no paramétricas para evaluar hipótesis y tomar decisiones basadas en evidencias estadísticas.
Realiza análisis de la varianza de uno o varios factores para comparar grupos e identificar diferencias estadísticamente significativas.
Desarrolla modelos de regresión lineal simple y múltiple para analizar relaciones entre variables y realizar predicciones.
Aplica técnicas de agrupamiento para segmentar conjuntos de datos e identificar patrones y similitudes entre observaciones.
Implementa técnicas estadísticas mediante código para agilizar cálculos, interpretar resultados y analizar datos de forma eficiente.
Consolida las bases estadísticas necesarias para avanzar hacia el análisis predictivo, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
Doctor en Informática con más de 25 años de experiencia docente en Grados y Másteres Universitarios. Especialista en Estadística, Probabilidad, Análisis de Datos, Machine Learning, Minería de Datos e Inteligencia Computacional. Profesor del MOOC «AprendeR: Introducción al tratamiento de datos con R y RStudio» en MiriadaX, donde ha formado a miles de estudiantes, aportando su amplia experiencia en el análisis estadístico y la ciencia de datos.
Doctor en Matemáticas con más de 30 años de experiencia docente. Especializado en Probabilidad y Estadística, Cálculo, Análisis de una y varias variables y Análisis Numérico, ha impartido docencia en los grados de Matemáticas, Biología y Bioquímica.
Buy the course once and access it for life
Accede a todos los cursos, comunidades y extras de Frogames
Accede a todos los cursos de la ruta de
