Estadística y Matemáticas para la Ciencia y Análisis de Datos

No necesita un título formal de matemáticas para tener éxito en la ciencia de datos y el análisis, pero necesita una comprensión sólida de los conceptos estadísticos básicos que impulsan las decisiones de datos.Este curso reduce la brecha entre la teoría matemática compleja y la aplicación práctica de datos del mundo real. A través de explicaciones claras y ejemplos paso a paso, construirá una base sólida en probabilidad, pruebas de hipótesis y análisis de regresión, y pasará de simplemente ejecutar algoritmos a comprender realmente la lógica matemática detrás de sus insights de datos y modelos predictivos. Lo que aprenderás: - Comprender la teoría de probabilidad fundamental y la estadística descriptiva para resumir los datos de manera efectiva. - Aplicar pruebas de hipótesis y análisis de varianza (ANOVA) para tomar decisiones de negocios basadas en datos. - Dominar los modelos de regresión lineal y logística para identificar tendencias y hacer predicciones precisas. - Explore las matemáticas esenciales de aprendizaje automático, incluidos los árboles de decisión y los conceptos básicos de optimización. - Comprender las métricas de evaluación de modelos modernos y los principios bayesianos básicos utilizados en las pruebas A / B modernas. El plan de estudios comienza con la terminología fundamental y los conceptos básicos de probabilidad antes de guiarlo a través de estadísticas descriptivas, métodos inferenciales y modelos de regresión.Leerá escenarios prácticos que demuestran cómo se aplican estos conceptos matemáticos para resolver problemas comerciales reales. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, analistas de negocios y principiantes que desean construir una base matemática sólida sin perderse en la jerga académica.No se requieren conocimientos matemáticos avanzados. Comience su viaje hacia el dominio de los fundamentos matemáticos de la ciencia de datos hoy.