Programa completo: de los fundamentos de probabilidad al machine learning y comunicación de datos
Este programa de 6 cursos te lleva desde los fundamentos de probabilidad hasta técnicas avanzadas de machine learning estadístico y comunicación de datos. Cada curso es autónomo pero sigue una progresión lógica. Todos incluyen simulaciones interactivas, insignias de logro y certificado final.
Fundamentos axiomáticos, probabilidad condicional, Bayes, variables aleatorias discretas y continuas, distribuciones conjuntas, TCL y cadenas de Markov.
Organización y visualización de datos, medidas de tendencia central, dispersión, posición y forma, correlación, regresión simple, series de tiempo y concentración.
Distribuciones muestrales, estimación puntual y por intervalos, pruebas de hipótesis, ANOVA unifactorial y multifactorial, regresión logística y bondad de ajuste.
Regresión múltiple, regularización Ridge/Lasso/Elastic Net, GLM, modelos mixtos, GAM, ARIMA/GARCH, análisis de supervivencia, PCA y validación.
Árboles, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, clustering, redes neuronales, feature engineering, datos desbalanceados, SHAP/LIME y AutoML.
DOE, control de calidad, encuestas, A/B testing, meta-análisis, Bayes aplicado, poder estadístico, métodos no paramétricos, reproducibilidad y storytelling.