Probabilidad y estadística
( 25 Módulos )

módulo #1
Introducción a la probabilidad y la estadística
Resumen de la importancia y las aplicaciones de la probabilidad y la estadística en escenarios del mundo real

módulo #2
Conceptos básicos de probabilidad
Entender la probabilidad, los espacios muestrales, los eventos y el concepto de aleatoriedad

módulo #3
Tipos de probabilidad
Explorar la probabilidad teórica, experimental y subjetiva

módulo #4
Reglas de probabilidad
Aprender las reglas de adición, multiplicación y complemento de probabilidad

módulo #5
Probabilidad condicional
Entender la probabilidad condicional, la independencia y el teorema de Bayes

módulo #6
Variables aleatorias
Introducción a las variables aleatorias discretas y continuas

módulo #7
Distribuciones de probabilidad
Explorar las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Poisson y Uniforme

módulo #8
Distribución normal
Entender la distribución normal, sus propiedades y aplicaciones

módulo #9
Medidas estadísticas
Cálculo de la media, la mediana, la moda, la varianza, y desviación estándar

módulo #10
Visualización de datos
Entender la importancia de la visualización de datos y los diferentes tipos de gráficos

módulo #11
Estadística descriptiva
Resumir y describir datos usando estadística y visualización de datos

módulo #12
Estadística inferencial
Introducción a la realización de inferencias sobre poblaciones basadas en datos de muestra

módulo #13
Distribuciones de muestreo
Entender las distribuciones de muestreo y el teorema del límite central

módulo #14
Prueba de hipótesis
Formular y probar hipótesis usando métodos estadísticos

módulo #15
Intervalos de confianza
Construir e interpretar intervalos de confianza para parámetros de población

módulo #16
Análisis de regresión
Introducción a la regresión lineal simple y múltiple

módulo #17
Análisis de correlación
Entender los coeficientes de correlación y su interpretación

módulo #18
Pruebas de chi-cuadrado
Usar pruebas de chi-cuadrado para bondad de ajuste e independencia

módulo #19
Pruebas no paramétricas
Introducción a la pruebas no paramétricas para datos nominales y ordinales

módulo #20
ANOVA y pruebas F
Uso de ANOVA y pruebas F para comparar medias y varianzas

módulo #21
Diseño experimental
Diseño de experimentos y comprensión del bloqueo, la aleatorización y la replicación

módulo #22
Métodos de investigación de encuestas
Comprensión de los métodos de investigación de encuestas, incluido el diseño y muestreo de cuestionarios

módulo #23
Big Data y minería de datos
Introducción a las técnicas de big data y minería de datos

módulo #24
R y Python para probabilidad y estadística
Uso de R y Python para probabilidad y análisis estadístico

módulo #25
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Probabilidad y Estadística

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