Inferencia y Modelado Estadístico para Ciencia de Datos

Los datos brutos solo son valiosos si puedes extraer información significativa y confiable de ellos. Este curso te guiará a través de los principios estadísticos centrales necesarios para hacer predicciones precisas y extraer conclusiones válidas de tus conjuntos de datos. Pasarás de simplemente mirar números a construir modelos estadísticos robustos y realizar pruebas de hipótesis rigurosas. Al comprender los fundamentos matemáticos y aplicarlos a través de flujos de trabajo modernos de análisis de datos, ganarás la confianza para tomar decisiones basadas en datos que resistan el escrutinio científico. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales de probabilidad, parámetros y estimaciones; * Configurar y realizar pruebas de hipótesis para determinar la significancia estadística; * Construir e interpretar modelos de regresión lineal y logística para identificar tendencias clave; * Practicar técnicas modernas de remuestreo como bootstrapping para estimar la incertidumbre; * Evaluar el ajuste del modelo y prevenir errores estadísticos comunes como el sobreajuste. El curso comienza con terminología esencial y teoría de probabilidad antes de avanzar sistemáticamente hacia la estimación, las pruebas de hipótesis y el modelado de regresión. Aprenderás a través de explicaciones escritas claras, ejemplos de código prácticos y ejercicios estructurados diseñados para reforzar tus habilidades analíticas. Diseñado para aspirantes a analistas de datos, científicos de datos principiantes y cualquier persona que busque construir una base cuantitativa sólida. Comienza a dominar la ciencia de la toma de decisiones basada en datos hoy mismo.