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Curso sobre Fundamentos de estadística

Visión general del curso sobre Fundamentos de estadística

La estadística es la ciencia de convertir los datos en conocimientos y, en última instancia, en decisiones. Detrás de los avances recientes en el aprendizaje automático, la ciencia de los datos y la inteligencia artificial se encuentran los principios estadísticos fundamentales.

El propósito de esta clase es desarrollar y comprender estas ideas centrales sobre bases matemáticas firmes a partir de la construcción de estimadores y pruebas, así como un análisis de su desempeño asintótico.

Después de desarrollar herramientas básicas para manejar modelos paramétricos, exploraremos cómo responder preguntas más avanzadas, como las siguientes:

  • ¿Qué tan adecuado es un modelo dado para un conjunto de datos en particular?
  • ¿Cómo seleccionar variables en regresión lineal?
  • ¿Cómo modelar fenómenos no lineales?
  • ¿Cómo visualizar datos de alta dimensión?

Tomar esta clase le permitirá expandir su conocimiento estadístico para incluir no solo una lista de métodos, sino también los principios matemáticos que los unen, proporcionándole las herramientas que necesita para desarrollar otros nuevos.

Este curso es parte del Programa MITx MicroMasters en Estadística y Ciencia de Datos . Domine las habilidades necesarias para ser un practicante informado y eficaz de la ciencia de datos. Completará este curso y otros tres de MITx, a un ritmo y nivel de rigor similares a los de un curso presencial en el MIT, y luego tomará un examen supervisado virtualmente para obtener sus MicroMasters, una credencial académica que demostrará su competencia en ciencia de datos o acelere su camino hacia un doctorado del MIT o una maestría en otras universidades. 

Lo que aprenderás en este curso

  • Construya estimadores usando el método de momentos y máxima verosimilitud, y decida cómo elegir entre ellos
  • Cuantificar la incertidumbre mediante intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
  • Elija entre diferentes modelos utilizando la prueba de bondad de ajuste
  • Realice predicciones utilizando modelos lineales, no lineales y lineales generalizados.
  • Realizar la reducción de dimensiones mediante el análisis de componentes principales (PCA)

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