Probabilidad para Machine Learning y Big Data con R y Python
Curso
Online
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Horas lectivas
45h
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Inicio
Fechas a elegir
Apúntate ahora a nuestro gran curso de Probabilidad para Machine Learning y Big Data con R y Python.
Conoce todo el mundo de la probabilidad y las variables aleatorias de la mano de Ricardo Alberich, Juan Gabriel Gomila y Arnau Mir. Asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro.
Hablamos de un curso realmente interesante. Estamos seguros de que no encontrarás algo similar en el mercado. Hemos trabajado duramente en él para ofrecerte lo mejor. Aprenderás de los mejores en este campo. Contamos con gran experiencia en el mundo de la enseñanza online.
En particular, verás los mismos contenidos que explicamos en los grados de matemáticas, ingeniería, economía, biología y medicina.
Una vez termines el curso, podrás seguir con los mejores cursos de la ruta de matemáticas publicada en Frogames, además de todos los cursos avanzados de estadística, de Machine Learning o Inteligencia Artificial con Python o RStudio.
Además, todo el material del curso está enfocado en resolver los problemas de falta de base en el campo de la probabilidad que presentan muchos de los estudiantes de cursos avanzados. Sin duda, este curso te permitirá nivelar tus conocimientos de probabilidad y tomar otros cursos avanzados con garantías de éxito.
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Inicio
A tener en cuenta
- Resolver problemas del ámbito de la probabilidad usando R y Python
- Cálculo de probabilidades básicas y conceptos relacionados
- Estudiar las variable aleatorias continuas y discretas
- Conocer y entender las distribuciones de probabilidad más famosas
- Conceptos del mundo de la probabilidad como momentos, funciones características y generadoras de momentos, sesgo o curtosis
- Realizar el análisis de variables bidimensionales y entender las correlaciones e independencia entre variables dos a dos
- Extender los conceptos de correlación e independencia a muchas variables o vectores aleatorios
- Estudiar la convergencia en probabilidad, en distribución o casi segura de variables aleatorias
- Entender y saber aplicar el Teorema Central del Límite al estudiar la convergencia de variables aleatorias
- Tener los fundamentos teóricos y de programación necesarios para aplicarlos a los cursos más avanzados de ML e IA
Este es un curso de nivel avanzado, por tanto es altamente recomendable:
- Completar el curso de Python de la A a la Z para comprender los fundamentos de programación
- Completar el curso de Estadística descriptiva con R y Python para tener una base sólida en ambos lenguajes
- Completar el curso de Álgebra Lineal con R, Python y Octave para tener la base de matemáticas
- Tener un ordenador con conexión a internet y cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel básico de usuario
Opiniones
Materias
- Machine learning
- Estadística
- Inteligencia artificial
- Python
- Big Data
- Probabilidad
- Dominar las herramientas
- Preliminares
- Probabilidades
- Discretas
- continuas
- Notables discretas
- Notables continuas
- Variables aleatorias
- Bidimensionales
- Multidimensionales
- Grandes números
- Límite
- Estadística multidimensional
- Markov
Temario
Contenido del Curso
- Bienvenidos al Curso de Probabilidad(43:49)
- Instalar y dominar las herramientas del curso(14:56)
- Preliminares del curso(2:21:54)
- Probabilidades(2:55:05)
- Problemas clásicos del mundo de la probabilidad(2:10:25)
- Variables aleatorias discretas(3:11:33)
- Variables aleatorias continuas(2:41:05)
- Distribuciones notables discretas(5:22:27)
- Distribuciones notables continuas(3:20:51)
- Momentos de variables aleatorias(2:31:00)
- Complementos de Variables Aleatorias(45:19)
- Vectores aleatorios bidimensionales(7:44:27)
- Vectores aleatorios multidimensionales(3:24:49)
- Ley de los grandes números.
- Teorema central del límite(3:55:22)
- Introducción a la estadística multidimensional(1:49:03)
- Introducción a las cadenas de Markov(1:12:38)
- Trabajo Final de Curso (TFC)(00:00)
- Enhorabuena por completar el curso(03:10)
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Probabilidad para Machine Learning y Big Data con R y Python