Curso completo de Estadística descriptiva - RStudio y Python

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  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Inicio

    Fechas a elegir

Conoce toda la estadística descriptiva de la mano de Juan Gabriel Gomila y María Santos. Asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro con todo el contenido del curso. En particular, verás los mismos contenidos que explicamos en primero de carrera a matemáticos, ingenieros o informáticos como por ejemplo:

Logística e instalación de R y RStudio y de Anaconda Navigator para Python

Cómo usar R y Python como si fuese una calculadora científica (incluyendo un repaso de funciones, trigonometría y combinatoria)

Introducción a la programación funcional con R desde cero (ideal para seguir tomando a posteriori cursos de análisis de datos)

Uso de gráficos para representar datos estadísticos incluyendo plots de nubes de puntos, histogramas, diagramas circulares o diagramas de caja y bigotes entre otros. Además, tendrás ejemplos tanto en R como con matplotlib de Python

Introducción a las técnicas de Machine Learning, como por ejemplo la regresión lineal

Profundización en tipos de datos cualitativos, cuantitativos y ordinales y el correcto análisis de cada uno de ellos

Introducción a la probabilidad, empezando desde lo más básico, pasando por variables aleatorias hasta llegar a tratar las distribuciones de probabilidad más conocidas (tanto discretas como continuas)

Comprende los estadísticos más relevantes de una distribución, como por ejemplo la media, varianza, así como sesgo y curtosis. Y aprende a calcularlos tanto con R como con Python

Repositorio GitHub con todo el material del curso para disponer de los mismos scripts que usamos en clase desde el minuto inicial

Buscaba una forma de mejorar mis conocimientos de programación, y el curso de estadística descriptiva me proporcionó exactamente lo que necesitaba. El curso fue exhaustivo y me proporcionó todos los conocimientos necesarios para dar sentido a grandes cantidades de datos.

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Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

El objetivo del curso es aprender las bases de R y Python aplicando ambos lenguajes de programación al mundo de la estadística descriptiva


Complementar R con ejemplos de Python para ser todo un genio en el análisis de datos estadísticos
Cómo utilizar R como herramienta básica de estadística y operaciones numéricas
Técnicas del mundo de la estadística para luego seguir formándose con otros cursos de Big Data, Machine Learning, Data Science o Inteligencia Artificial
Obtener unas bases sólidas en matemáticas y en programación para luego poder tomar los cursos más avanzados de la ruta de análisis de datos
Estadística descriptiva incluyendo el cálculo de estadísticos básicos o la elaboración de gráficos que ayudan a visualizar la información de los datos

Estudiantes que deseen ampliar sus conocimientos de programación con lenguajes sencillos como R y Python
Profesionales que deseen adquirir conocimientos avanzados de análisis de datos y elaboración de gráficos
Cualquier persona interesada en obtener un certificado de finalización de blockchain para su currículum en materia de análisis de datos

Este es un curso de nivel medio, por tanto te recomendamos:


Tener un ordenador con conexión a internet y con cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel básico de usuario
Haber completado antes el curso de Python de la A a la Z para tener las bases de programación

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Opiniones

Materias

  • Estadística
  • Scripts
  • Análisis de datos
  • Gráficos
  • Trigonometría
  • Python
  • Estadística descriptiva
  • Programación inicial

Temario

Introducción

(47:21)

Instalación y Puesta a Punto

(24:50)

Trabajar con Github y los Repositorios Remotos

(06:31)

Trabajando con R

(2:19:01)

Trabajando con Python

(2:15:37)

Documentación con R Markdown

(1:43:11)

Estructuras de Datos en R

(2:34:55)

Estructuras de Datos en Python

(2:00:33)

Introducción a la Representación Gráfica

(3:19:42)

Data Frames

(3:37:06)

Estadística Descriptiva con Datos Cualitativos

(3:54:08)

Estadística Descriptiva con Datos Ordinales

(51:47)

Estadística Descriptiva con Datos Cuantitativos

(3:35:55)

Análisis de Datos Cuantitativos Agrupados

(5:39:32)

Introducción a la Regresión Lineal

(1:21:23)

Distribuciones de Probabilidad

(4:35:58)

Ejemplos de Análisis Completos

(3:14:00)

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