Estadística y Probabilidades para Análisis de Datos

En esta Introducción práctica de la Estadística y Probabilidades para Análisis de Datos veremos algunos relacionados con el Machine Learning y el Data Science
Lo que vas aprender:
Frecuencia
Distribución uniforme
Campana de Gauss
Muestreo Aleatorio
Teorema del limite central
Hipotesis
p-valor

 

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al completar

Herramientas necesarias para el Machine Learning

1
Frecuecias
2
La distribución Uniforme
3
Laboratorio: distribuciòn Uniforme
4
La Campana de Gauss
5
Laboratorio: Función de distribución normal
6
Muestreo Aleatorio y TCL 1
7
Muestreo Aleatorio y TCL 2
8
Teorema central del lìmite
9
Contrastes de Hipótesis
10
Hipótesis nula 1
11
Hipótesis nula 2
12
Como se produce la negación o afirmación
13
El p – valor y el nivel de significación
14
Tipos de test
15
Contraste de Hipótesis
16
Ejemplo de GLOVO
17
Correlaciòn
18
Coeficiente de Correlación de Pearson
19
Laboratorio
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Inscrito: 44 estudiantes
Duración: 2 Horas
Clases: 19
Nivel: Bbeginner
Estadística y Probabilidades para Análisis de Datos
Precio:
Gratis