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IBM

Estadísticas para la Ciencia de Datos con Python

IBM via Coursera

Overview

Este curso de Estadística para la Ciencia de Datos está diseñado para presentarle los principios básicos de los métodos y procedimientos estadísticos utilizados para el análisis de datos. Después de completar este curso, tendrá conocimientos prácticos de temas cruciales en estadística que incluyen: recopilación de datos, resumen de datos utilizando estadísticas descriptivas, visualización de datos, examen de relaciones entre variables, distribuciones de probabilidad, valores esperados, pruebas de hipótesis, introducción a ANOVA (análisis de la varianza), análisis de regresión y correlación. Adoptará un enfoque práctico para el análisis estadístico utilizando Python y los Notebooks Jupyter, las herramientas elegidas por los científicos y analistas de datos.

Al final del curso, completará un proyecto para aplicar varios conceptos en el curso a un problema de Ciencia de Datos que involucre un escenario inspirado en la vida real y demostrará una comprensión del pensamiento y razonamiento estadístico fundamental. El objetivo es desarrollar una comprensión clara de los diferentes enfoques para diferentes tipos de datos, desarrollar una comprensión intuitiva, realizar evaluaciones apropiadas de los métodos propuestos, utilizar Python para analizar nuestros datos e interpretar el resultado con precisión.

Este curso es adecuado para una variedad de profesionales y estudiantes que deseen comenzar su viaje en roles basados en datos y estadísticas, como Científicos de Datos, Analistas de Datos, Analistas de Negocios, Estadísticos e Investigadores. No requiere ningún conocimiento de informática o estadística. Recomendamos encarecidamente tomar el curso Python para Ciencia de Datos antes de comenzar este curso para familiarizarse con el lenguaje de programación Python, los notebooks Jupyter y las bibliotecas. También se proporciona un repaso opcional en Python.

Después de completar este curso, un alumno podrá:
✔Calcular y aplicar medidas de tendencia central y medidas de dispersión a datos agrupados y no agrupados.
✔ Resumir, presentar y visualizar datos de una manera clara, concisa y que proporcione una visión práctica para los no estadísticos que necesitan los resultados.
✔Identificar las pruebas de hipótesis apropiadas para usar en conjuntos de datos comunes.
✔ Realizar pruebas de hipótesis, pruebas de correlación y análisis de regresión.
✔ Demostrar competencia en análisis estadístico utilizando Python y Notebooks Jupyter.

Syllabus

  • Introducción al Curso y Conceptos Básicos de Python
    • ¡Bienvenidas!
  • Introducción y Estadística Descriptiva
    • Este módulo se centrará en la introducción de los conceptos básicos de la estadística descriptiva - media, mediana, moda, varianza y desviación estándar. Explicará la utilidad de las medidas de tendencia central y dispersión para diferentes niveles de medición.
  • Visualización de Datos
    • Este módulo se centrará en diferentes tipos de visualización en función del tipo de datos e información que intentemos comunicar. Aprenderá a calcular e interpretar estas medidas y gráficos.
  • Introducción a las Distribuciones de Probabilidad
    • Este módulo introducirá los conceptos básicos y aplicación de probabilidad y distribuciones de probabilidad.
  • Prueba de hipótesis
    • Este módulo se enfocará en enseñar la prueba apropiada para usar cuando se trata de datos y relaciones entre ellos. Explicará los supuestos de cada prueba y el lenguaje apropiado al interpretar los resultados de una prueba de hipótesis.
  • Análisis de Regresión
    • Este módulo se sumergirá directamente en el uso de Python para ejecutar análisis de regresión para probar relaciones y diferencias en las medias de la muestra y la población en lugar de la prueba de hipótesis clásica y cómo interpretarlas.
  • Caso de Proyecto: Datos de Vivienda de Boston
    • En la última semana del curso, se le proporcionará un conjunto de datos y un escenario en el que utilizará estadísticas descriptivas y pruebas de hipótesis para brindar información sobre los datos que se le proporcionaron. Utilizará Watson Studio para su análisis y cargará su notebook para una revisión por pares y también revisará el proyecto de un compañero. Las lecturas de este módulo contienen la información completa que necesita.
  • Otros Recursos
    • Hoja de trucos para Estadísticas en Python

Taught by

Murtaza Haider and Aije Egwaikhide

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