Resumen
Estadísticas que necesitas en el Proyecto: estadísticas descriptivas e inferenciales, pruebas de hipótesis, análisis de regresión.
Programa de estudio
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- Introducción a la Estadística
-- Importancia de la estadística en la IA y el análisis de negocios
-- Terminología y conceptos básicos
- Estadística Descriptiva
-- Medidas de tendencia central (media, mediana, moda)
-- Medidas de variabilidad (rango, varianza, desviación estándar)
-- Técnicas de visualización de datos (histogramas, diagramas de caja, diagramas de dispersión)
- Teoría de la Probabilidad
-- Conceptos básicos de probabilidad
-- Probabilidad condicional y teorema de Bayes
-- Distribuciones de probabilidad (normal, binomial, Poisson)
- Estadística Inferencial
-- Métodos de muestreo y distribuciones de muestreo
-- Pruebas de hipótesis
-- Intervalos de confianza
- Análisis de Regresión
-- Regresión lineal simple
-- Regresión lineal múltiple
-- Métricas de evaluación de modelos (R-cuadrado, R-cuadrado ajustado)
- Análisis de Series Temporales
-- Comprensión de datos de series temporales
-- Tendencia y estacionalidad
-- Modelos autorregresivos y de media móvil
- Software y Herramientas Estadísticas
-- Introducción a lenguajes de programación estadística (Python/R)
-- Uso de bibliotecas para manipulación y análisis de datos (pandas, NumPy, SciPy)
-- Bibliotecas de visualización de datos (Matplotlib, Seaborn)
- Aplicación de Estadísticas en Negocios
-- Análisis de la canasta de mercado
-- Segmentación de clientes
-- Pronóstico de ventas
- Ética y Buenas Prácticas en Análisis de Datos
-- Privacidad de datos y consideraciones éticas
-- Asegurar un análisis libre de sesgos
-- Comunicación efectiva de hallazgos estadísticos
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