Curso de diseño experimental con Python
En este curso de diseño experimental con Python aprenderás más sobre el diseño experimental y cómo explorar tus datos para hacer y responder preguntas significativas.
En la actualidad, estamos rodeados de datos y estos pueden ayudarnos a entender muchas cosas. Tenemos la posibilidad de realizar un bonito gráfico con ellos, pero ¿cómo podemos saber la diferencia entre unos pocos valores atípicos en un gráfico y un efecto real y confiable? ¿Es una tendencia que vemos en un gráfico un resultado fiable o, simplemente, un juego de azar?
Con este curso vas a aprender a interrogar conjuntos de datos de manera rigurosa, obteniendo respuestas claras para tus preguntas. Aprenderás una gran cantidad de pruebas estadísticas, pero también cómo aplicarlas, cómo comprender sus resultados y cómo lidiar con sus deficiencias.
Asimismo, durante el camino, explorarás los datos de los atletas olímpicos y las diferencias entre las poblaciones de los continentes.
Este curso lo ofrece DataCamp. En la actualidad, son muchas las empresas y equipos de trabajo que confían en ellos para mejorar sus conocimientos y habilidades de datos. Además, al finalizar sus cursos, estarás más capacitado para tomar mejores decisiones en base, cómo no, a los datos.
DataCamp ofrece cursos interactivos de R, Python, hojas de cálculo, SQL y Shell. Aquí podrás aprender todo sobre temas de ciencia de datos, estadísticas y aprendizaje automático. Aprenderás de un equipo de maestros expertos desde la comodidad de tu domicilio con lecciones en vídeo y divertidos desafíos y proyectos de codificación.
¿A quién está dirigido el curso de diseño experimental con Python?
El curso está dirigido a quienes desean interpretar los datos de forma eficiente. Para poder aprovecharlo al máximo es recomendable haber cursado otros seminarios de estadística y programación en Python como, por ejemplo, el curso gratuito de probabilidad y estadística usando Python.
Además, necesitas contar con un ordenador con conexión estable a Internet para poder realizar el contenido del curso de forma online. Por último, para llevarlo a cabo deberás tener un buen nivel de inglés, ya que el curso se imparte en este idioma (ver cursos gratis de inglés).
¿Qué aprenderás en el curso de diseño experimental con Python?
Luke Hayden es investigador postdoctoral y el profesor encargado de impartir este curso. Es científico de datos senior y sus proyectos de investigación incluyeron el uso de métodos de aprendizaje automático y datos de expresión genética. De este modo, pretendía modelar la edad biológica y medir el rejuvenecimiento de los tejidos y desarrollar métodos estadísticos para medir la variabilidad del desarrollo
Además, en el curso cuenta con la colaboración de Chester Ismay y Amy Peterson.
El curso tiene una duración de 4 horas y está distribuido en 16 vídeos y 53 ejercicios. Podrás hacerlo a tu propio ritmo y contarás con todos los materiales y recursos necesarios.
Los temas a tratar a lo largo del curso son:
- Los fundamentos de la prueba de hipótesis estadística.
- Consideraciones de diseño en diseño experimental.
- Tamaño de la muestra, análisis de potencia y tamaño del efecto.
- Prueba de normalidad: pruebas paramétricas y no paramétricas.
Acceso al curso de diseño experimental con Python
Accede al curso de diseño experimental con Python impartido por DataCamp. Tanto la inscripción como la participación están habilitadas de forma totalmente gratuita. Puedes conseguir hasta 6 cursos gratuitos de la plataforma DataCamp.
Si deseas obtener acceso completo a la biblioteca, con todos los certificados y proyectos, solo tienes que realizar un upgrade desde tu perfil de DataCamp para la tramitación.
