Estadística Aplicada y Pruebas A/B en Python

Muchos profesionales de datos autodidactas tienen dificultades con el rigor matemático subyacente necesario para un análisis seguro. Este curso cierra esa brecha de conocimiento transformándote de un aprendiz centrado en el código a un profesional de datos estadísticamente sólido. Aprenderás a diseñar experimentos, validar hipótesis y extraer conclusiones robustas utilizando Python. Lo que aprenderás: • Comprender la terminología estadística fundamental, las distribuciones de probabilidad y los conceptos centrales. • Diseñar y evaluar pruebas A/B para medir el impacto en el mundo real de las decisiones comerciales. • Aplicar la inferencia estadística y las pruebas de hipótesis a conjuntos de datos prácticos. • Calcular tamaños de muestra, potencia estadística e intervalos de confianza para garantizar resultados fiables. • Escribir código Python limpio y reproducible utilizando bibliotecas de dataframes modernas y entornos virtuales. • Reconocer y evitar errores y sesgos analíticos comunes en el diseño experimental. El plan de estudios comienza con la terminología esencial y los conceptos fundamentales de probabilidad antes de pasar a la inferencia práctica y el diseño experimental. Leerás explicaciones claras y trabajarás con fragmentos de código Python escritos que refuerzan tu comprensión de cómo se aplican las estadísticas a los datos reales. Diseñado específicamente para principiantes y analistas autodidactas, este curso no requiere conocimientos previos de matemáticas avanzadas. Comienza a desarrollar tu intuición estadística hoy mismo y elimina las conjeturas de tu análisis de datos.