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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/estadistica-descriptiva/
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课程名称：完整的描述性统计 - RStudio 和 Python 课程概述：本课程由 Juan Gabriel Gomila 和 María Santos 主讲，旨在教授全面的描述性统计知识，为未来的数据科学家奠定基础。课程内容涵盖了数学、工程和计算机科学专业学生在第一年学习的核心内容，包括： - R 和 RStudio 以及 Python 的 Anaconda Navigator 的安装和使用。 - 如何将 R 和 Python 用作科学计算器，包括函数、三角函数和组合学的复习。 - 从零开始学习 R 的函数式编程，为后续的数据分析课程打下基础。 - 使用图形展示统计数据，包括散点图、直方图、饼图和箱线图等，并提供 R 和 Python 的 matplotlib 示例。 - 介绍机器学习技术，如线性回归。 - 深入探讨定性、定量和有序数据的类型及其正确分析方法。 - 从基础入手介绍概率论，涵盖随机变量和常见概率分布（离散型和连续型）。 - 理解分布的相关统计量，如均值、方差、偏态和峰态，并学习如何用 R 和 Python 进行计算。 - 提供包含课程所有材料的 GitHub 代码库，让学员能从一开始就获取课堂使用的脚本。 完成本课程后，学员可以继续学习 Juan Gabriel Gomila 发布的高级数据分析课程，如用 Python 或 RStudio 的机器学习和人工智能课程，或 Tidyverse 和 RStudio的数据科学课程。课程材料旨在解决高阶课程中学生普遍存在的基础知识不足问题，帮助学员在单独的课程中提升知识水平，以确保成功学习其他课程。
Conoce toda la estadística descriptiva de la mano de Juan Gabriel Gomila y María Santos. Asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro con todo el contenido del curso. En particular verás los mismos contenidos que explicamos en primero de carrera a matemáticos, ingenieros o informáticos como por ejemplo:Logística e instalación de R y RStudio y de Anaconda Navigator para PythonCómo usar R y Python como si fuese una calculadora científica (incluyendo un repaso de funciones, trigonometría y combinatoria)Introducción a la programación funcional con R desde cero (ideal para seguir tomando a posteriori cursos de análisis de datos).Uso de gráficos para representar datos estadísticos incluyendo plots de nubes de puntos, histogramas, diagramas circulares o diagramas de caja y bigotes entre otros. Además tendrás ejemplos tanto en R como con matplotlib de Python.Introducción a las técnicas de machine learning como por ejemplo la regresión lineal.Profundización en tipos de datos cualitativos, cuantitativos y ordinales y el correcto análisis de cada uno de ellos.Introducción a la probabilidad, empezando desde lo más básico, pasando por variables aleatorias hasta llegar a tratar las distribuciones de probabilidad más conocidas (tanto discretas como continuas)Comprende los estadísticos más relevantes de una distribución, como por ejemplo la media, varianza así como sesgo y curtosis. Y aprende a calcularlos tanto con R como con Python.Repositorio Github con todo el material del curso para disponer de los mismos scripts que usamos en clase desde el minuto inicial.Una vez termines el curso podrás seguir con los mejores cursos de análisis de datos publicados por Juan Gabriel Gomila como los cursos de Machine Learning o Inteligencia Artificial con Python o RStudio o el Curso de Data Science con Tidyverse y RStudio. Todo el material del curso está enfocado en resolver los problemas de falta de base que presentan los estudiantes de esos cursos avanzados y poderlo hacer en un curso a parte te permitirá nivelar tus conocimientos y tomar los otros cursos con garantías de éxito.
