Estadística para Data Science

Los estadísticos que saben programar y entienden la ciencia de datos tienen una gran ventaja en el mercado laboral actual. Aprende a programar a nivel introductorio.
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Sobre el programa

En ocho semanas, el curso de Estadística para Data Science te aportará las herramientas fundamentales para solucionar problemas de la ciencia de datos y te preparará para avanzar en el mundo del aprendizaje automático.
El programa te ayudará a:
  • Manipular una serie de datos para producir una serie de resultados especificados
  • Evaluar resultados y entender el concepto de prueba de hipótesis
  • Hacer un análisis de componentes principales para sacar información valiosa sobre la serie de datos original
  • Aprender las complejidades de la regresión logística, evaluar sus resultados, y entender cómo funciona un link function
  • Efectuar comparaciones múltiples por pares y analizar modelos con indicadores categóricos múltiples
  • Elaborar un modelo de calificación e interpretar sus resultados
  • Presentar un análisis valioso sobre una serie de datos de principio a fin con análisis exploratorio, reducción de dimensiones, modelos lineales, y modelos de calificación
Tras completar el programa, serás capaz de:
  1. Solucionar problemas de la ciencia de datos y estar preparado para avanzar en el mundo del aprendizaje automático
  2. Entender RStudio y sus aplicaciones
  3. Ganar confianza con el manejo y la manipulación de datos
  4. Interpretar datos y tener la habilidad de comunicarlos debidamente
  5. Recibir un certificado de participación de la Universidad de Chicago y formar parte de la red de UChicago
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Career Outlook

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87

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El salario base promedio de un profesional de estadística en EEUU

#2

El ranking de trabajos de estadística en US News and World Report´s mejores trabajos de 2021

  • Analytics Consultant
  • Data Insight Analyst
  • Data Scientist
  • Machine Learning Specialist
  • Statistician

Conoce a tus instructores

Gregory Bernstein

Gregory Bernstein

Estadística para Data Science, the University of Chicago

Gregory Bernstein es científico de datos en Kinexon Sports and Media, una pequeña rama de una empresa basada en Alemania que se dedica a la manitorización de los movimientos de atletas de equipos de la NBA, NFL y otras ligas profesionales. También asesoran sobre la gestión de carga y la optimización de rendimiento en partidos. Bernstein disfruta de los entornos de startup y realiza modelación analítica, reportaje/visualización, y desarrollo de productos. Tiene un BA en escritura creativa y economía de Lafayette College (2012) y un Master of Science en analítica de la Universidad de Chicago (2019). Además del deporte, Bernstein es un aficionado de la enseñanza y educación, y ha trabajado con el Princeton Review como asistente de profesores para MS Analytics Program y Booth School of Business.

Hombre concentrado con estadísticas en la pantalla del ordenador y una hoja de papel

¿Tienes alguna pregunta?

University of Chicago

«Involucrando directamente a los estudiantes en el reto de conseguir los datos adecuados y explorar las soluciones potenciales, les estamos dotando de las habilidades fundamentales necesarias para ofrecer resultados tangibles a los clientes»

– Greg Green, PhD, Associate Senior Instructional Professor and Director of the MScA Program at the University of Chicago

El enfoque de la Universidad de Chicago para aprender online

Nuestros programas de formación online se han creado teniendo en cuenta tus necesidades específicas. Estos programas combinan el aprendizaje remoto con sesiones interactivas en directo, con las que conseguirás fortalecer tus habilidades directivas mientras le sacas el máximo partido a tu tiempo.

Gracias a nuestras sesiones en directo, tendrás la oportunidad de interactuar con el Faculty de la Universidad de Chicago, así como con tus compañeros de clase, lo que te dará la oportunidad de hacer crecer tu red profesional.

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Dos profesionales analizando un documento con dos compañeros de trabajo en el fondo