Analizando datos para descubrir patrones y tendencias
Métodos para resumir y visualizar datos de manera comprensible.
Técnicas para hacer conclusiones sobre poblaciones basándose en muestras.
Fundamentos teóricos de la incertidumbre y el azar.
Análisis de relaciones entre variables y predicción.
Planificación y análisis de estudios experimentales.
Métodos que no requieren supuestos sobre la distribución de los datos.
Lenguaje de programación especializado en análisis estadístico y visualización de datos.
Librerías como NumPy, Pandas, SciPy y Matplotlib para análisis estadístico.
Software especializado para análisis estadístico en investigación y negocios.
Enfoque moderno que incorpora conocimiento previo en el análisis estadístico.
Técnicas estadísticas aplicadas a grandes volúmenes de datos.
Aplicación de métodos estadísticos en procesos industriales y de servicios.
Estamos preparando ejemplos prácticos, casos de estudio y tutoriales interactivos para cada área de la estadística. Próximamente incluiremos ejercicios con R y Python.