Domina las herramientas estadísticas y probabilísticas para transformar los datos de tu empresa o de tus clientes en decisiones estratégicas
Aprende estadística y probabilidad aplicada a los negocios desde cero y descubre cómo transformar datos en información valiosa para tomar mejores decisiones empresariales. En este curso práctico dominarás los fundamentos del análisis estadístico y aprenderás a resolver problemas reales utilizando datos de tu propia empresa o de tus clientes.
Comenzarás explorando los conceptos esenciales de la estadística descriptiva, como las medidas de tendencia central, la dispersión y el análisis de relaciones entre variables. Después, profundizarás en la teoría de la probabilidad, la probabilidad condicional, el teorema de Bayes y las principales distribuciones estadísticas, como la normal, binomial, uniforme y de Poisson.
A medida que avances, aprenderás a aplicar técnicas de estadística inferencial para la toma de decisiones empresariales, incluyendo contrastes de hipótesis, distribución t de Student, análisis de varianza (ANOVA), regresión estadística y pruebas de chi-cuadrado. Estas herramientas te permitirán interpretar datos, identificar patrones, evaluar resultados y fundamentar tus decisiones con evidencia.
El curso combina explicaciones claras en vídeo HD, ejercicios prácticos, cuestionarios y estudios de casos empresariales para que puedas poner en práctica cada concepto. Además, contarás con el apoyo de tres expertos en estadística y una comunidad de estudiantes con quienes compartir dudas y conocimientos. Su estructura modular te permitirá avanzar a tu ritmo y centrarte en los temas que más necesites.
Tanto si eres emprendedor, profesional de empresa, analista de datos o quieres iniciarte en la ciencia de datos aplicada a los negocios, este curso te ayudará a desarrollar habilidades de análisis cuantitativo para afrontar desafíos empresariales reales. Al finalizar, recibirás un certificado que podrás compartir en LinkedIn para reforzar tu perfil profesional.
Aprende a identificar diferentes tipos de datos y representarlos mediante gráficos para interpretar información empresarial.
Calcula e interpreta medidas de tendencia central y dispersión para analizar datos y extraer conclusiones relevantes.
Domina los principios de probabilidad, la probabilidad condicional y el teorema de Bayes para evaluar escenarios y riesgos.
Comprende y utiliza las distribuciones normal, binomial, uniforme y de Poisson para analizar fenómenos y situaciones reales.
Aprende a realizar pruebas estadísticas, como el test t de Student, para validar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos.
Analiza relaciones entre variables mediante modelos de regresión lineal e interpreta sus parámetros para identificar tendencias.
Aplica ANOVA de una y dos vías para comparar grupos, identificar diferencias significativas y evaluar factores relevantes.
Utiliza el test chi-cuadrado para analizar relaciones entre variables categóricas y contrastar hipótesis estadísticas.
Aplica técnicas estadísticas a casos empresariales reales para analizar resultados, evaluar riesgos y mejorar la toma de decisiones.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
Doctor en Matemáticas con más de 30 años de experiencia docente. Especializado en Probabilidad y Estadística, Cálculo, Análisis de una y varias variables y Análisis Numérico, ha impartido docencia en los grados de Matemáticas, Biología y Bioquímica.
Doctor en Informática con más de 25 años de experiencia docente en Grados y Másteres Universitarios. Especialista en Estadística, Probabilidad, Análisis de Datos, Machine Learning, Minería de Datos e Inteligencia Computacional. Profesor del MOOC «AprendeR: Introducción al tratamiento de datos con R y RStudio» en MiriadaX, donde ha formado a miles de estudiantes, aportando su amplia experiencia en el análisis estadístico y la ciencia de datos.
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