En este curso, exploraremos los principios básicos detrás del uso de datos para la estimación y la evaluación de teorías.

Analizaremos datos categóricos y datos cuantitativos, comenzando con técnicas de una población y expandiéndonos para manejar comparaciones de dos poblaciones.

Aprenderemos a construir intervalos de confianza.

También usaremos datos de muestra para evaluar si una teoría sobre el valor de un parámetro es consistente o no con los datos.

Se prestará especial atención a la interpretación adecuada de los resultados inferenciales.

Al final de cada semana, los alumnos aplicarán lo que han aprendido usando Python dentro del entorno del curso.

Durante estas sesiones de laboratorio, los alumnos trabajarán a través de tutoriales centrados en estudios de casos específicos para ayudar a solidificar los conceptos estadísticos de la semana, que incluirá más inmersiones profundas en las bibliotecas de Python, incluidos Statsmodels, Pandas y Seaborn.

Este curso utiliza el entorno de Jupyter Notebook dentro de Coursera.