Estadísticas para la ciencia de datos con Python

Las decisiones basadas en datos requieren más que escribir código; requieren una comprensión sólida de las matemáticas y la lógica subyacentes.Este curso completo basado en texto reduce la brecha entre las estadísticas teóricas y la programación práctica de Python, ayudándole a convertir los números en bruto en información práctica.Hará la transición de comprender las distribuciones de datos básicas a realizar con confianza pruebas y modelados estadísticos complejos. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos estadísticos fundamentales, incluidas las estadísticas descriptivas, las distribuciones de probabilidad y el teorema del límite central - Aplique pruebas de hipótesis, pruebas t y ANOVA para validar suposiciones en conjuntos de datos del mundo real - Implemente modelos de regresión lineal y logística utilizando bibliotecas Python modernas como pandas, statsmodels y scipy - Practique la limpieza de datos y los flujos de trabajo de análisis de datos exploratorios (EDA) para preparar conjuntos de datos desordenados para el modelado estadístico - Aproveche las técnicas modernas de IA para explicar resultados estadísticos complejos y acelerar sus flujos de trabajo de análisis - Realizar escenarios de pruebas A/B para evaluar cambios de producto y decisiones de negocio con significación estadística Este curso comienza con definiciones básicas, terminología y conceptos de probabilidad antes de guiarlo paso a paso a través de implementaciones prácticas de Python y ejercicios de datos. Está diseñado específicamente para principiantes sin antecedentes estadísticos previos, aunque una familiaridad básica con la sintaxis de Python es útil.