Estimación e Inferencia Estadística para Ciencia de Datos

La ciencia de datos es más que solo ejecutar algoritmos; requiere comprender la certeza y la fiabilidad de tus datos. Este curso introduce los conceptos centrales de la inferencia y estimación estadística, ayudándote a pasar de datos brutos a conclusiones seguras y respaldadas matemáticamente. Pasarás de calcular promedios simples a construir modelos estadísticos robustos. Al comprender cómo definir estimadores, calcular intervalos de confianza y aplicar técnicas de estimación modernas, obtendrás la base matemática necesaria para el análisis de datos avanzado y el aprendizaje automático. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de distribuciones de muestreo, parámetros y estimadores. - Aplicar el Método de los Momentos y la Estimación de Máxima Verosimilitud para ajustar modelos estadísticos. - Construir e interpretar intervalos de confianza para cuantificar la incertidumbre en tus datos. - Practicar técnicas de remuestreo bootstrap para estimar distribuciones computacionalmente. - Evaluar el sesgo, la varianza y la eficiencia de diferentes estimadores puntuales. El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos básicos de las distribuciones de probabilidad antes de avanzar a la estimación de parámetros y la construcción de intervalos. A través de explicaciones escritas claras y desgloses matemáticos paso a paso, aprenderás a aplicar estos conceptos teóricos a escenarios de datos del mundo real. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, analistas y profesionales de IA que desean construir una base matemática sólida. No se requiere un conocimiento previo avanzado en teoría estadística, aunque la álgebra básica es útil. Comienza a construir tu base estadística y toma decisiones más fiables y basadas en datos hoy mismo.