Estadistica para Data Science y analisis de negocios 2023

La estadística que necesitas en la oficina: inferencial y descriptiva, pruebas de hipótesis, análisis de regresión.
Estadistica para Data Science y analisis de negocios 2023
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1.94 GB
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3h 22m

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Estadistica para Data Science y analisis de negocios 2023

What you’ll learn

Comprender los fundamentos de la estadística.
Aprender a trabajar con diferentes tipos de datos.
Graficar diferentes tipos de datos
Calcular las medidas de tendencia central, asimetría y variabilidad.
Calcular correlación y covarianza.
Distinguir y trabajar con diferentes tipos de distribuciones.
Estimar intervalos de confianza.
Realizar pruebas de hipótesis.
Tomar decisiones basadas en datos.
Comprender conceptos necesarios para la ciencia de datos incluso con Python y R!

Estadistica para Data Science y analisis de negocios 2023

Requirements

No se requiere ninguna experiencia. Empezaremos por lo básico y poco a poco iremos ampliando tus conocimientos. Todo está en el curso.
Voluntad de aprender y practicar.

Description

Descripción¿Es la estadística una fuerza motriz en la industria en la que deseas entrar? ¿Quieres trabajar como Analista de Mercadeo, Analista de Inteligencia de Negocios, Analista de Datos o Científico de Datos?Pues bien, ¡has venido al lugar correcto!Estadística para la ciencia de datos y análisis de negocios está aquí para ti, ¡con plantillas de Excel incluidas!Este es tu punto de partida. ¡Y es el inicio perfecto!En poco tiempo, adquirirás las habilidades fundamentales que te permitirán entender análisis estadísticos complicados directamente aplicables a situaciones de la vida real. Hemos creado un curso que es:· Fácil de entender· Completo· Práctico· Al grano· Lleno de ejercicios y recursos· Orientado a los datos· Te introduce a la jerga científica estadística· Te enseña sobre la visualización de datos· Muestra los principales pilares de la investigación cuantitativaNo es ningún secreto que muchos de estos temas han sido explicados en línea. Miles de veces. Sin embargo, es casi imposible encontrar un programa estructurado que te dé una comprensión de por qué ciertas pruebas estadísticas se utilizan tan a menudo. Los paquetes de software modernos y los lenguajes de programación están automatizando la mayoría de estas actividades, pero este curso te da algo más valioso: habilidades de pensamiento crítico. Las computadoras y los lenguajes de programación son como los barcos en el mar. Son naves finas que te llevarán al destino deseado, pero depende de ti, el aspirante a científico de datos o analista de BI, navegar y apuntar en la dirección correcta.Enseñar es nuestra pasiónTrabajamos duro durante más de cuatro meses para crear el mejor curso de Estadística posible y que te ofrezca el mayor valor. Queremos que tengas éxito, por lo que el curso pretende ser lo más atractivo posible. Animaciones de alta calidad, magníficos materiales de curso, preguntas de quiz, folletos y notas explicativas, así como un glosario con todos los nuevos términos que aprenderás, son sólo algunos de los beneficios que obtendrá al suscribirse.¿Qué hace a este curso diferente del resto de los cursos de Estadística?Producción de alta calidad – vídeo HD y animaciones (¡no es una colección de aburridas lecciones!)Instructor experto (Un matemático y estadístico experto que han competido a nivel internacional)Capacitación completa: cubriremos todos los temas y habilidades estadísticas importantes que necesitas para convertirte en un analista de mercadeo, un analista de inteligencia de negocios, un analista de datos o un científico de datos.Extensos estudios de caso que te ayudarán a reforzar todo lo que has aprendidoExcelente soporte: si no entiendes un concepto o simplemente quieres enviarnos un mensaje, recibirás una respuesta en el plazo de 1 día laborable.Dinámico: ¡no queremos hacerle perder el tiempo! El instructor establece un buen ritmo a lo largo de todo el curso.¿Por qué necesitas estas habilidades?Salario/Ingresos – las carreras en el campo de la ciencia de datos son algunas de las más populares en el mundo corporativo hoy en día. Y, dado que la mayoría de las empresas están empezando a darse cuenta de las ventajas de trabajar con los datos a su disposición, esta tendencia sólo continuará creciendo.Promociones – Si entiendes bien de estadística, podrás respaldar tus ideas de negocio con evidencia cuantitativa, lo cual es un camino fácil para el crecimiento de tu carrera.Futuro Seguro – como dijimos, la demanda de personas que entienden de números y datos, y pueden interpretarlos, está creciendo exponencialmente; probablemente has oído hablar del número de trabajos que se automatizarán pronto, ¿verdad? Bueno, las carreras de ciencias de datos son las que automatizan, no las que se automatizan.Crecimiento – este no es un trabajo aburrido. Cada día te enfrentarás a diferentes retos que pondrán a prueba tus habilidades actuales y te obligarán a aprender algo nuevo.Por favor, ten en cuenta que el curso viene con la garantía incondicional de devolución de tu dinero en 30 días de Udemy. ¿Y por qué no dar esa garantía? Estamos seguros de que este curso te proporcionará un gran valor.¡Comencemos a aprender juntos ahora!

Overview

Section 1: Introducción

Lecture 1 ¿Qué cubre el curso?

Section 2: Datos muestrales o poblacionales

Lecture 2 Comprendiendo la diferencia entre una población y una muestra

Section 3: Fundamentos de estadística descriptiva

Lecture 3 Los diversos tipos de datos con los que podemos trabajar

Lecture 4 Niveles de medición

Lecture 5 Variables categóricas. Técnicas de visualización para variables categóricas

Lecture 6 Variables categóricas. Técnicas de visualización. Ejercicios

Lecture 7 Variables numéricas. Usar una tabla de distribución de frecuencia.

Lecture 8 Variables numéricas. Usar una tabla de distribución de frecuencia. Ejercicios

Lecture 9 Gráfica de histograma

Lecture 10 Gráfica de histograma. Ejercicio

Lecture 11 Tablas cruzadas y diagramas de dispersión

Lecture 12 Tablas cruzadas y diagramas de dispersión. Ejercicio

Section 4: Medidas de tendencia central, asimetría y variabilidad

Lecture 13 Principales medidas de tendencia central: media, mediana y moda

Lecture 14 Media, mediana y moda. Ejercicio.

Lecture 15 Midiendo el sesgo

Lecture 16 Sesgo. Ejercicio

Lecture 17 Midiendo la dispersión de los datos: calcular la varianza

Lecture 18 Varianza. Ejercicio

Lecture 19 Desviación estándar y coeficiente de variación

Lecture 20 Desviación estándar y coeficiente de variación. Ejercicio.

Lecture 21 Calculando y comprendiendo la covarianza

Lecture 22 Covarianza. Ejercicio

Lecture 23 Coeficiente de correlación

Lecture 24 Coeficiente de correlación

Section 5: Ejemplo práctico: estadística descriptiva

Lecture 25 Ejemplo práctico: estadística descriptiva

Lecture 26 Ejemplo práctico: estadística descriptiva. Ejercicio

Section 6: Distribuciones

Lecture 27 Introducción a la estadística inferencial

Lecture 28 ¿Qué es una distribución?

Lecture 29 La distribución Normal

Lecture 30 La distribución Normal estándar

Lecture 31 La distribución Normal estándar. Ejercicio

Lecture 32 Comprendiendo el teorema de límite central

Lecture 33 Error estándar

Section 7: Estimadores y estimados

Lecture 34 Trabajando con estimadores y estimaciones

Lecture 35 Intervalos de confianza -una herramienta invaluable para la toma de decisiones

Lecture 36 Calculando intervalos de confianza dentro de población con varianza conocida

Lecture 37 Intervalos de confianza. Varianza poblacional conocida. Ejercicio

Lecture 38 Intervalo de confianza. Aclaratorias

Lecture 39 Distribución T de Student

Lecture 40 Calculando intervalos de confianza dentro de población con varianza desconocida

Lecture 41 Varianza poblacional desconocida. Valor T. Ejercicio

Lecture 42 ¿Qué es el margen de error y por qué es importante en estadística?

Section 8: Intervalos de confianza

Lecture 43 Calculando intervalos de confianza para dos medias con muestras dependientes

Lecture 44 Intervalos de confianza. Dos medias. Muestras dependientes. Ejercicios

Lecture 45 Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p. 1)

Lecture 46 Intervalos de Confianza. Dos medias. Muestras independientes (p.1). Ejercicio

Lecture 47 Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p 2)

Lecture 48 Calculando IC. Dos medias. Muestras independientes (p. 2). Ejercicio

Lecture 49 Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p. 3)

Section 9: Ejemplo práctico: estadística inferencial

Lecture 50 Ejemplo práctico: estadística inferencial

Lecture 51 Ejemplo práctico: estadística inferencial. Ejercicio

Section 10: Prueba de hipótesis: Introducción

Lecture 52 Las hipótesis nula y alternativa

Lecture 53 Estableciendo la región de rechazo y el nivel de significación

Lecture 54 Error tipo I vs Error tipo II

Section 11: Prueba de hipótesis. Comencemos a aplicar pruebas

Lecture 55 Prueba para la media. Varianza poblacional conocida

Lecture 56 Prueba para la media. Varianza poblacional conocida. Ejercicio

Lecture 57 Valor p – por qué es una de las herramientas más útiles para los estadísticos

Lecture 58 Prueba para la media. Varianza poblacional desconocida

Lecture 59 Prueba para la media. Varianza poblacional desconocida. Ejercicio

Lecture 60 Prueba para la media. Muestras dependientes

Lecture 61 Prueba para la media. Muestras dependientes. Ejercicio

Lecture 62 Prueba para la media. Muestras independientes (p.1)

Lecture 63 Prueba para la media. Muestras independientes (p. 1). Ejercicio

Lecture 64 Prueba para la media. Muestras independientes (p. 2)

Lecture 65 Prueba para la media. Muestras independientes (p. 2). Ejercicio

Section 12: Ejemplo práctico: prueba de hipótesis

Lecture 66 Ejemplo práctico: prueba de hipótesis

Lecture 67 Ejemplo práctico: prueba de hipótesis. Ejercicio

Personas que quieren una carrera en Ciencia de Datos.,Personas que quieren una carrera en Inteligencia de Negocios.,Analistas de negocio.,Ejecutivos de empresas.,Individuos apasionados por los números y el análisis cuantitativo.,Cualquiera que quiera aprender las sutilezas de la Estadística y cómo se utiliza en el mundo de los negocios.,Personas que quieren comenzar a aprender estadística.,Personas que quieren aprender los fundamentos de la estadística

Course Information:

Udemy | Spanish | 3h 22m | 1.94 GB
Created by: 365 Careers

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