El análisis y el diseño de experimentos estadísticos están en el corazón de la ciencia de datos. En este curso, diseñará experimentos estadísticos y analizará los resultados utilizando métodos modernos.

También explorará las trampas comunes en la interpretación de argumentos estadísticos, especialmente aquellos asociados con big data.

En conjunto, este curso lo ayudará a internalizar un conjunto básico de conceptos y métodos de aprendizaje automático prácticos y efectivos, y a aplicarlos para resolver algunos problemas del mundo real.



Objetivos de aprendizaje: Después de completar este curso, podrá:

  1. Diseña experimentos efectivos y analiza los resultados
  2. Use métodos de remuestreo para hacer argumentos estadísticos claros y a prueba de balas sin invocar notación esotérica
  3. Explicar y aplicar un conjunto básico de métodos de clasificación de complejidad creciente (reglas, árboles, bosques aleatorios) y métodos de optimización asociados (descenso de gradiente y variantes).
  4. Explicar y aplicar un conjunto de conceptos y métodos de aprendizaje no supervisado
  5. Describir los modismos comunes del análisis de gráficos a gran escala, incluidas las consultas estructurales, transversales y recursivas, el PageRank y la detección de comunidades.

Las habilidades que conseguirás

  • Bosque aleatorio
  • Análisis predictivo
  • Aprendizaje automático
  • programación en R

Este curso es ofrecido por la Universidad de Washington

Fundada en 1861, la Universidad de Washington es una de las instituciones de educación superior financiadas por el estado más antiguas de la costa oeste y es una de las universidades de investigación más importantes del mundo.



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Jesús Amaro

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