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curso de

Data Science: Introducción a Tests Estadísticos con Python

Es parte de los cursos de Estadística en Data Science. Discusiones sobre este curso

Resumen del curso

  • Visualice la distribución de los datos colectados
  • Levante preguntas e hipótesis
  • Responda las hipótesis usando tests
  • Cree intervalos de confianza para sus muestras
  • Compare dos grupos de muestras
  • Utilice Python para ejecutar tests estadísticos
  • Responda preguntas de manera formal, no solo exploratoria

Público Objetivo

Analistas de Datos, Analistas de Inteligencia de Mercado, Analistas de Negocios, Consultores que se desempeñan en el Área de Datos y de Inteligencia de Negocios.

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Última atualização

24/08/2022

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201

Minutos de video

95

Alumnos en este curso

9

Note del curso

Certificado de participación

Formaciones con este curso

Instructores

  • Christian Velasco

    linkedin Linkedin github Github

    Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.

Contenido Detallado

  1. Conociendo y explorando los datos

    • Introduccion
    • Preparando el ambiente
    • Visualizando una distribucion
    • Limpiando mi conjunto de datos
    • Visualizando y Limpiando Movielens
    • Lectura de CSV

  2. Explorando la distribución de las muestras

    • Visualizando la distribucion acumulada
    • Analizando otras variables
    • Filtro de Datos

  3. Test de una muestra

    • Efecto del tamaño de una muestra
    • Intervalo de confianza
    • Datos Aleatorios

  4. Otros Tests Estadísticos

    • Test para una muestra
    • Problemas con muestras pequeñas
    • Test-Z

  5. Tests para dos muestras

    • Comparando la media de dos muestras
    • Visualizando graficamente - muestras pequenas
    • Distribución de las medias

  6. Tests no paramétricos

    • Comparando peliculas
    • Comparación no paramétrica con Wilcoxon Ranksum
    • Double dipping
    • Boxplot
    • Conclusion

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