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Análisis de experimentos: pruebas, mapas de colores y análisis de datos

Resumen del curso

  • Aprende a diseñar experimentos para la recolección de datos
  • Proponer modelos matemáticos para entender un problema dado
  • Probar la significación estadística de los parámetros de un modelo matemático
  • Construya mapas de colores para ayudar a la interpretación de datos
  • Analice los datos recopilados en un experimento usando Python con Pandas, Matplotlib, Seaborn y StatsModel

Público Objetivo

Personas interesadas en experimentos estadísticos o análisis matemáticos en general.

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Última atualização

24/05/2023

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232

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Formación con este curso

Instructores

  • Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

Contenido Detallado

  1. Introducción a la experimentación

    • Caso de Estudio
    • Planificar es importante
    • Recolectando datos de infinito a finito
    • Diseños factoriales
  2. Introducción al análisis de experimentos

    • Insertando el experimento en un Dataframe
    • Analizando gráficamente los resultados
    • Modelo estadístico
    • Ajustando el modelo estadístico
  3. Análisis estadísticos

    • Grados de libertad
    • Aumentando los grados de libertad
    • Análisis de significación estadística
    • Diagrama de Pareto estandarizado
  4. Actualizando los análisis

    • Proponiendo un nuevo modelo
    • Diagrama de Pareto estandarizado del nuevo modelo
    • Predicho por observado
  5. Usando el modelo

    • Explorando el modelo
    • Mapa de colores
    • Usando isolíneas

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