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Class Central Tips
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.