Responsable de proyectos en el campo de los datos.
Experto en visualización de datos.
Una serie de cursos
Tres cursos de esta serie están diseñados para enseñar a los estudiantes los conceptos básicos e intermedios del análisis estadístico utilizando el lenguaje de programación Python.
Los estudiantes aprenderán:
¿De dónde provienen los datos?
¿Qué tipos de datos se pueden recopilar?
formato de datos
gestión de datos
Exploración y visualización de datos efectiva
Podrán:
utilizar los datos para cálculos y evaluaciones descriptivas
construir intervalos de confianza
Interpretar resultados inferenciales
Aplicar procedimientos de modelado estadístico más avanzados.
Finalmente, aprenderán sobre la importancia de las preguntas de investigación y podrán conectarlas con los métodos de análisis estadístico y los datos estudiados.
Un proyecto de aprendizaje está activado.
Los cursos de esta serie incluyen una variedad de tareas que pondrán a prueba el conocimiento de los estudiantes y su capacidad para aplicar el material.
Las tareas incluyen:
Pruebas de concepto
análisis escritos
Evaluaciones en programación Python
Estas tareas se logran a través de:
Exámenes
Presentación de trabajos escritos.
Entorno de cuaderno Jupyter
Details of the courses that make up the specialization
Comprender y simular datos con Python
Curso 1
19 horas
4,7 (2.632 valoraciones)
Detalles del curso
Lo que aprenderás:
Identificar adecuadamente los diferentes tipos de datos y comprender los diferentes usos de cada uno de ellos.
Cree visualizaciones de datos y resúmenes numéricos con Python.
Comunicar ideas estadísticas de forma clara y concisa a una amplia audiencia.
Identificar técnicas de análisis adecuadas para muestras probabilísticas y no probabilísticas.
Habilidades que obtendrás:
Categoría: Estadísticas
estadística
Categoría: Análisis de datos
análisis de datos
Categoría: programación en Python
Programación en Python
Categoría: similitud de datos
similitud de datos
Análisis estadístico inferencial con Python
Curso 2
21 horas
4,6 (896 valoraciones)
Detalles del curso
Lo que aprenderás:
Determine los supuestos necesarios para calcular los intervalos de confianza de los parámetros de la población relevante.
Cree intervalos de confianza en Python e interprete los resultados.
Examinar cómo se producen e interpretan los procedimientos de inferencia paso a paso al analizar datos reales.
Ejecute pruebas de hipótesis en Python e interprete los hallazgos.
Habilidades que obtendrás:
Categoría: Ganancias de confidencialidad
Ganancias de confianza
Categoría: programación en Python
Programación en Python
Categoría: estadística inferencial
Inferencial estadístico
Categoría: Pruebas de hipótesis estadísticas
Prueba de hipótesis estadística
Ajuste de modelos estadísticos a datos con Python
Curso 3
14 horas
4,4 (689 valoraciones)
Detalles del curso
Lo que aprenderás:
Profundice su comprensión de las técnicas de inferencia estadística dominando el arte de ajustar modelos estadísticos a los datos.
Vincular las preguntas de investigación con los métodos de análisis de datos, enfatizando los objetivos, las relaciones entre variables y haciendo predicciones.
Explore diversas técnicas de modelado estadístico, como la regresión lineal, la regresión logística y la inferencia bayesiana, utilizando datos reales.
Trabajar en casos prácticos en Python con librerías como Statsmodels, Pandas y Seaborn en el entorno Jupyter Notebook.
