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Learning Gate
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30 horas
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Competencias y subcompetencias a través de certificaciones, certificados de competencias y microcertificados.
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Únete a una sesión vía Zoom, diseñada para darte la bienvenida y brindarte todos los elementos que conforman el ecosistema de The Learning Gate, desde la navegación en la plataforma, la comunidad, los diferentes caminos de aprendizaje, los Success Partners que te darán acompañamiento, un espacio para resolver tus dudas y herramientas útiles que podrás aprovechar para potenciar tu experiencia de aprendizaje.
Interpretar programas enfocados en la exploración de datos para optimizar el análisis o modelado, mediante enfoques univariados y bivariados, permitiendo la identificación de patrones, anomalías, desbalance de datos y, en general, favoreciendo un entendimiento más profundo del conjunto. Aplicar técnicas de exploración de datos, utilizando enfoques univariados y bivariados, para detectar anomalías, identificar patrones, desbalance y posibles estrategias de transformación, que optimicen en el análisis y la modelación.
Interpretar herramientas visuales con medidas estadísticas; nivel de confianza; pruebas de hipótesis de un conjunto de datos unidemensionales y bidimensionales con el propósito de inferir el comportamiento de un población y el nivel de dependencia de las variables. Utilizar herramientas para visualizar medidas estadísticas; nivel de confianza; pruebas de hipótesis de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales con el propósito de inferir el comportamiento de un población y el nivel de dependencia de las variables.
Interpretar visualizaciones en lenguaje Python de un modelo de regresión de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales con el propósito de hacer predicciones futuras y encontrar las variables que causan el mayor impacto en la variable de estudio. Utilizar herramientas visuales del lenguaje Python para generar un modelo de regresión de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales con el propósito de hacer predicciones futuras y encontrar las variables que causan el mayor impacto en la variable de estudio.
Nuestros programas ofrecen experiencias de aprendizaje orientadas a fortalecer y actualizar tus conocimientos y habilidades en diversas áreas de interés personal y profesional. Además, de acuerdo con sus características y criterios particulares, podrás obtener una constancia, diploma o certificado, según corresponda, así como una insignia digital con tecnología blockchain.
Los alcances, requisitos y reconocimientos específicos se detallan en la información de cada programa.
Fundamentos de estadística para datos cubre conceptos base como distribución, promedio/varianza, muestreo, inferencia, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, correlación y regresión básica. Es la base para analizar datos con rigor.
Estudiarlo es importante porque la estadística evita interpretaciones erróneas y te da métodos para validar hallazgos. También es clave para ML, experimentación y toma de decisiones basada en evidencia.
Permite el análisis más confiable, mejor interpretación de variabilidad e incertidumbre y capacidad de evaluar resultados con métricas correctas. También mejora tu habilidad para diseñar y leer experimentos (p. ej., A/B tests).
Sirve para entender qué tan sólidos son tus resultados, distinguir señal de ruido y tomar decisiones con incertidumbre. También permite estimar efectos, comparar grupos y justificar conclusiones con método.
Los retos de Fundamentos de estadística para datos van desde entender probabilidad e inferencia sin confundir correlación con causalidad, elegir pruebas correctas y manejar supuestos (normalidad, independencia, varianzas). También cuesta interpretar resultados (p‑values, intervalos) sin caer en conclusiones exageradas.
Las etapas del análisis de estadística para datos van desde definir la pregunta, preparar/limpiar datos, explorar distribuciones, elegir método (descriptivo o inferencial), ejecutar análisis, validar supuestos, interpretar resultados y comunicar conclusiones con límites y contexto.
Tiene alicaciones prácticas como el análisis de variación de procesos, pronósticos simples, segmentación y comparación de grupos, control de calidad, pruebas A/B, estimación de demanda y medición de impacto de campañas o cambios operativos.
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