Estadísticas para Ciencia de Datos de IA y Análisis de Negocios - 2025

Resumen

¿Estás interesado en seguir una carrera como Analista de Marketing, Analista de Inteligencia de Negocios, Analista de Datos o Científico de Datos, y tienes ganas de desarrollar las habilidades cuantitativas esenciales requeridas para estos roles? ¡No busques más!

Programa de estudio

• 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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Enseñado por

Manifold AI Learning ®

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Asignaturas

Ciencia de Datos