Descubre cómo la probabilidad y las variables aleatorias, junto con R y Python, te ayudan a comprender los algoritmos que impulsan el Machine Learning y la Inteligencia Artificial.
Domina los fundamentos de probabilidad y variables aleatorias con R y Python y construye una base matemática sólida para comprender los algoritmos de Machine Learning, Big Data e Inteligencia Artificial. Aprende desde los conceptos esenciales hasta sus aplicaciones prácticas, combinando teoría, programación y ejemplos que te ayudarán a desarrollar las habilidades necesarias para avanzar en el mundo de la Ciencia de Datos.
A lo largo de este curso de Probabilidad para Machine Learning y Big Data, descubrirás cómo funcionan los fenómenos aleatorios, las distribuciones de probabilidad y los modelos probabilísticos que sustentan muchas de las técnicas utilizadas en el análisis de datos y el aprendizaje automático. Todo ello con un enfoque progresivo y accesible, utilizando R y Python para conectar los conocimientos matemáticos con su aplicación práctica.
Aprenderás de la mano de Ricardo Alberich, Juan Gabriel Gomila y Arnau Mir, profesores con experiencia en formación universitaria y enseñanza online. El contenido recoge fundamentos de probabilidad que se estudian en titulaciones de matemáticas, ingeniería, economía, biología y medicina, adaptados a una metodología que facilita su comprensión y aplicación.
¿Quieres especializarte en Machine Learning, Inteligencia Artificial o Data Science, pero sientes que te faltan conocimientos matemáticos? Este curso está diseñado para ayudarte a superar esas dificultades, reforzar tu razonamiento probabilístico y comprender mejor los conceptos que encontrarás en formaciones avanzadas de estadística, aprendizaje automático y análisis de grandes volúmenes de datos.
Da el siguiente paso en tu formación como Data Scientist y prepárate para afrontar nuevos retos con confianza. Al finalizar, tendrás una base de probabilidad más sólida para continuar aprendiendo estadística, Machine Learning e Inteligencia Artificial con Python o RStudio, y seguir avanzando en tu desarrollo profesional.
Aprende a resolver problemas de probabilidad utilizando R y Python, combinando fundamentos teóricos con ejercicios prácticos y programación.
Domina los conceptos esenciales de probabilidad y aprende a calcular probabilidades para analizar fenómenos aleatorios y situaciones reales.
Comprende cómo funcionan las variables aleatorias, sus propiedades y diferencias, y aprende a utilizarlas para modelizar fenómenos probabilísticos.
Conoce las distribuciones de probabilidad más importantes y aprende a interpretarlas y aplicarlas en estadística, Ciencia de Datos y Machine Learning.
Estudia la esperanza, la varianza, el sesgo, la curtosis y las funciones características y generadoras de momentos para analizar variables aleatorias.
Aprende a analizar variables aleatorias bidimensionales y comprende cómo identificar relaciones, correlaciones e independencia entre variables.
Extiende los conceptos de correlación e independencia a múltiples variables y vectores aleatorios para comprender relaciones probabilísticas más complejas.
Comprende la convergencia en probabilidad, en distribución y casi segura, y aprende a aplicar el Teorema Central del Límite al estudio de variables aleatorias.
Consolida tus conocimientos de probabilidad y programación con R y Python para afrontar con mayor confianza cursos avanzados de estadística, Machine Learning e 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 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.
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.
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
