Probabilidad para Machine Learning y Big Data con R y Python
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Conoce todo el mundo de la probabilidad y las variables aleatorias de la mano de Ricardo Alberich, Juan Gabriel Gomila y Arnau Mir. Asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro.
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En particular, verás los mismos contenidos que explicamos en los grados de matemáticas, ingeniería, economía, biología y medicina.
Una vez termines el curso, podrás seguir con los mejores cursos de la ruta de matemáticas publicada en Frogames, además de todos los cursos avanzados de estadística, de Machine Learning o Inteligencia Artificial con Python o RStudio.
Además, todo el material del curso está enfocado en resolver los problemas de falta de base en el campo de la probabilidad que presentan muchos de los estudiantes de cursos avanzados. Sin duda, este curso te permitirá nivelar tus conocimientos de probabilidad y tomar otros cursos avanzados con garantías de éxito.
Skills / Knowledge
- Calcular número de combinaciones con y sin repetición
- Calcular número de permutaciones con y sin repetición
- Definir probabilidad
- Reconocer el teorema de la probabilidad total
- Usar la fórmula de Bayes
- Valorar la independencia de sucesos
- Resolver problemas clásicos de probabilidad
- Identificar variables aleatorias discretas
- Identificar variables aleatorias continuas
- Definir función de probabilidad
- Definir función de distribución
- Calcular la esperanza de una variable aleatoria
- Identificar la varianza y desviación típica de una variable aleatoria
- Definir función de densidad
- Usar la Desigualdad de Markov
- Emplear la Desigualdad de Chebychev
- Esquematizar las distribuciones notables discretas
- Esquematizar las distribuciones notables continuas
- Resolver ejercicios de distribuciones notables con R y Python
- Calcular los momentos de orden n
- Definir la función generadora de momentos
- Interpretar funciones de distribución conjuntas
- Valorar la independencia de variables aleatorias
- Explicar la Ley débil de los grandes números
- Explicar la Ley fuerte de los grandes números
- Interpretar el Teorema Central del Límite
- Simular el Teorema Central del Límite
- Calcular el coeficiente de correlación de Pearson
- Reconocer cadenas de Markov
- Generalizar la estadística multidimensional