Estadística Computacional e Inferencia Bayesiana para Ciencia de Datos

La ciencia de datos moderna requiere más que solo ejecutar algoritmos de machine learning preempaquetados; exige una comprensión computacional profunda de las estadísticas subyacentes. Este curso basado en texto cierra la brecha entre la estadística teórica y el código práctico, mostrándote cómo simular, analizar y modelar datos complejos. Pasarás de depender de bibliotecas de "caja negra" a escribir simulaciones estadísticas personalizadas y realizar inferencia bayesiana práctica para tomar decisiones basadas en datos con confianza. Lo que aprenderás: - Comprender conceptos estadísticos fundamentales, distribuciones de probabilidad y métodos computacionales de muestreo. - Implementar simulaciones de Monte Carlo para estimar probabilidades y modelar la incertidumbre. - Aplicar técnicas de inferencia bayesiana para actualizar creencias y estimar parámetros utilizando bibliotecas modernas de Python. - Analizar diagnósticos de modelos y evaluar la convergencia utilizando flujos de trabajo estadísticos actuales. - Escalar cálculos estadísticos para manejar eficientemente conjuntos de datos más grandes. El curso comienza con definiciones estadísticas centrales y conceptos básicos de probabilidad antes de guiarte a través de técnicas de simulación prácticas y flujos de trabajo de modelado bayesiano. Progresarás desde ejercicios de muestreo simples hasta la escritura de análisis estadísticos robustos y reproducibles. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, analistas y programadores que desean construir una base estadística sólida. No se requiere experiencia previa en estadística avanzada, aunque la familiaridad básica con Python es útil. Comienza a dominar la estadística computacional y aporta una profundidad analítica rigurosa a tus proyectos de ciencia de datos hoy mismo.