Curso de Introducción a la Estadística para Data Science

- Madrid -
¡Apúntate!

¡Plazas disponibles!

Inscríbete antes del 17 de septiembre

  • calendario
    Comienzo
    1 de octubre
    - 30 horas -
  • moneda
    Precio
    495 €
  • reloj
    Horarios
    A medida
    - Lunes a jueves: 18 - 21 h -
  • Campus KSchool José Picón - Calle José Picón, 31. 28028

Características del curso

Descripción

Tener nociones de estadística y soltura a la hora de manejar los conceptos más habituales (varianza, probabilidad, variable aleatoria…) es fundamental para entender el Machine Learning. Si quieres cursar el máster en Data Science, deberás dominar estas áreas antes de empezar el mismo.

En este curso, verás ejemplos prácticos de las diferentes áreas de la estadística: inferencias, contrastes de hipótesis, etc., para entender estos conceptos y ser capaz de aprovechar 100 % el módulo de analítica del máster.

Objetivos
  1. Aprenderás estadística haciendo ejercicios con Python.
  2. Manejarás con soltura los conceptos más habituales.
  3. Obtendrás el conocimiento necesario para poder sacar el máximo partido al Máster de Data Science.
Empleo

96% de alumnostrabajando en su sector

A quién va dirigido

El curso está dirigido a cualquier persona que quiera convertirse en un data scientist que tenga conocimientos de programación, pero no controle conceptos estadísticos de manera fluida.

Si quieres formar parte del máster en Data Science, pero tus conocimientos de estadística están un poco oxidados, este curso también es para ti. Asegúrate de llegar al máster en tu mejor versión repasando estos conceptos y practicando con Python. ¡No habrá quien te pare!

El conocimiento estadístico en Data Science evita
  • Usar la técnica estadística incorrecta
  • Recolectar datos erróneos
  • Malinterpretar los resultados

Formación previa

Si tu objetivo es convertirte en data scientist, pero a día de hoy no tienes el perfil adecuado, ¡empecemos desde el principio!

Ponemos a tu disposición dos módulos temáticos introductorios en Programación y Estadística. Dependiendo de tu perfil puedes hacer los dos, uno solo o acceder directamente al Máster.

programacion

Programación

Introducción a la Programación para Data Science

estadistica

Estadística

Introducción a la Estadística para Data Science

Temario

Introducción a la estadística para Data Science

  • Estadística, machine learning y Data Science.
  • Cómo usar la estadística para describir datos. Población y muestra.
  • Regresión estadística.
  • Pinceladas de combinatoria. ¿Qué es la probabilidad?
  • Variables aleatorias (discretas, continuas). Función y modelos de probabilidad, función de densidad. Relevancia en Data Science.
  • Introducción a la interferencia estadística y contrastes de hipótesis. P-valores e intervalos de confianza.
  • Test para inferencia estadística. Ejemplo A/B Testing.
  • El Teorema de Bayes. Iniciación a la estadística bayesiana.
  • Machine learning. Métodos más habituales. Machine learning y Big Data. Ejemplo.

Formas de pago

1
SOLO PAGO
de 495 €
CURSO BONIFICABLE A TRAVÉS DE FUNDAE
Este curso es bonificable a través de FUNDAE (antigua Fundación Tripartita) pero en los cursos de menos de 60 horas, KSchool no realiza la gestión del trámite. Puedes ponerte en contacto con el Departamento de Recursos Humanos de tu empresa o con su gestoría en caso de querer bonificarlo para que puedan ayudarte. Si no sabes qué es o cómo funciona FUNDAE, puedes leer nuestro apartado de Preguntas Frecuentes o ponerte en contacto con nosotros.

Más sobre FUNDAE »

Octubre 2019 – 3 semanas

Lunes a jueves

18 a 21 horas

 

Plazas disponibles: 24 de 25

Próximamente
¿Quieres reservar tu plaza en la próxima edición?

Contacto

 

Quiero recibir y mantenerme al tanto de las comunicaciones comerciales y acciones promocionales de KSchool.
css.php