Fundamentos de Ciencia de Datos: Inferencia Estadística y Aprendizaje Automático

Extraer información significativa de los datos requiere más que solo graficar gráficos básicos; exige un razonamiento estadístico sólido y modelado predictivo. Este curso basado en texto te guía a través de los principios centrales de la inferencia estadística y el aprendizaje automático sin jerga matemática abrumadora. Al final de este curso, pasarás de la manipulación básica de datos a la construcción, evaluación e interpretación de modelos predictivos. Comprenderás cómo formular hipótesis, aplicar algoritmos de aprendizaje automático y evaluar tus hallazgos de manera sistemática. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de las pruebas de hipótesis estadísticas y los intervalos de confianza - Implementar algoritmos fundamentales de aprendizaje automático para clasificación y regresión - Limpiar y preparar datos utilizando bibliotecas modernas de dataframes y pipelines de preprocesamiento - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando técnicas y métricas de validación robustas - Aplicar principios básicos de MLOps para garantizar que tus modelos sean reproducibles y fiables Comenzamos con la terminología esencial y los conceptos fundamentales de inferencia estadística antes de pasar a implementaciones prácticas de aprendizaje automático. Progresarás a través de explicaciones escritas claras, fragmentos de código prácticos y ejercicios estructurados diseñados para solidificar tu comprensión. Este curso está diseñado para principiantes que tienen una comprensión básica de Python y desean adentrarse en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. No se requiere experiencia matemática o estadística avanzada. Comienza a construir tu kit de herramientas de ciencia de datos hoy mismo a través de tutoriales escritos claros y paso a paso.