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
