Formacion Estadística con Python

Aprenda estadística de forma aplicada a Python.

Esta formación es parte de nuestros cursos en Data Science
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## Estadísticas con Python

Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos disponibles para el análisis está aumentando. Así, la estadística ha ido creciendo y ayudando a desarrollar nuevas áreas como Data Science. La demanda de profesionales con un dominio de las estadísticas crece en proporción a la necesidad de las empresas de tomar decisiones precisas basadas en datos.

¿POR QUÉ ESTUDIAR ESTADÍSTICAS?

Para aprender técnicas de análisis de datos, estadísticas, modelado en la práctica, escalar el crecimiento y brindar nuevas oportunidades, ya sea en la empresa para la que trabaja o en su propio negocio.

En esta formacion aprendera utilizando el lenguaje Python y varias bibliotecas y herramientas específicas para estadísticas.

Además, comprenderás cómo crear hipótesis y validarlas. De esta forma, podrá justificar los análisis realizados y mostrar a la empresa la importancia del papel del conocimiento en la estadística.

Si quieres profundizar tus conocimientos en estadística de forma práctica y usando Python, esta formación es para ti.

¿Por qué estudiar esta formación?

  • Guía de aprendizaje

    Contenido diseñado para facilitar tu estudio

  • De básico a avanzado

    Formación completa para el mercado

  • Tu en el mercado

    De cero al trabajo soñado en su área de interés

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Conoce los planes

Instructores Especializados Data Science

De quien vas a aprender

  • Christian Velasco

    Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.

  • Christian Velasco

    Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.

  • Alia Garrudo Guirado

    Soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, Cuba. Maestría concluida y Doctorado en desarrollo en Estadística por el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo (IME-USP). Cuento con experiencia en Probabilidades y Estadística enfocada en las áreas de aplicación, modelo, inferencia, entre otras.

  • Alia Garrudo Guirado

    Soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, Cuba. Maestría concluida y Doctorado en desarrollo en Estadística por el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo (IME-USP). Cuento con experiencia en Probabilidades y Estadística enfocada en las áreas de aplicación, modelo, inferencia, entre otras.

  • João Henrique Gonçalves Mazzeu

    João es economista y doctor en Economía de la Empresa y Métodos Cuantitativos con especial interés en estadística aplicada y econometría de series temporales. Actúa como consultor e instructor. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC), Unicamp.

  • João Henrique Gonçalves Mazzeu

    João es economista y doctor en Economía de la Empresa y Métodos Cuantitativos con especial interés en estadística aplicada y econometría de series temporales. Actúa como consultor e instructor. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC), Unicamp.

  • Lina Maria Acosta Avena

    Estadistica por la Universidad de Córdoba, Magíster en Estadística por la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) y Doctora en Estadística por la Universidade de São Paulo (USP ).

  • Lina Maria Acosta Avena

    Estadistica por la Universidad de Córdoba, Magíster en Estadística por la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) y Doctora en Estadística por la Universidade de São Paulo (USP ).

Paso a paso

  1. 1 Conceptos fundamentales de estadística

    Da tus primeros pasos en estadística, aprendiendo los conceptos fundamentales para avanzar en tus conocimientos de forma más rápida y sólida.

    En esta primera parte, aprenderás conceptos importantes para describir características esenciales de los datos de interés, frecuencia, media y probabilidades. Siempre trabajando de forma práctica con Python y sus bibliotecas estadísticas específicas como Scipy.Stats y Statsmodel.

  2. 2 Pruebas estadísticas y correlación.

    Después de describir tus datos estadísticamente, es hora de analizar esos datos, crear hipótesis y validarlas.

    En esta sección discutiremos distribuciones, prueba de hipótesis, correlación y comenzaremos discusiones sobre regresión.

    ¡Tenemos mucho contenido interesante para estudiar en este océano de estadísticas!

    • Curso Estadística con Python: Test de hipótesis

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Ejecute pruebas de normalidad
      • Entienda las etapas de una prueba
      • Aprenda como usar y calcular el p-valor
      • Use las distribuciones t-student y Chi-Cuadrado
      • Aplique los Test para probar hipótesis
    • Curso Data Science: Introducción a Tests Estadísticos con Python

      06h
    • Faça esse curso e:
      • Visualice la distribución de los datos colectados
      • Levante preguntas e hipótesis
      • Responda las hipótesis usando tests
      • Cree intervalos de confianza para sus muestras
      • Compare dos grupos de muestras
      • Utilice Python para ejecutar tests estadísticos
      • Responda preguntas de manera formal, no solo exploratoria
  3. 3 Predicciones y experimentos con estadísticas

    Para cerrar nuestro ciclo de aprendizaje, ¡profundizaremos! nuestro conocimiento de la regresión, probaremos las relaciones entre variables y desarrollaremos modelos predictivos más avanzados.

    Y no podemos cerrar nuestra inmersión sin mencionar una de las áreas con un gran impacto en las estadísticas, la experimentación.

    ¡Entonces, tomemos un poco de aire y hagamos nuestra última inmersión!

    • Curso Regresión Lineal: Análisis de correlaciones y previsión de resultados

      12h
    • Faça esse curso e:
      • Utiliza visualizaciones para entender la distribución de tus datos
      • Descubre la diferencia entre variables dependentes y explicativas en tus datos
      • Aprende a separar datos de entrenamiento y teste
      • Modela con regresiones lineales
      • Entienda los errores en función de los residuos y métricas
      • Compara y guarda los mejores modelos
    • Curso Regresión Lineal: Técnicas Avanzadas de Modelado

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Aplica transformaciones antes de entrenar tus modelos
      • Aplica regresiones con Statsmodel y Sklearn
      • Aprende técnicas Avanzadas de Modelado
      • Obtén previsiones puntuales
      • Interpreta coeficientes estimados
      • Efectúa análisis gráficas de los resultados encontrados

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