En este curso, los alumnos conocerán el campo de la estadística, incluido el origen de los datos, el diseño del estudio, la gestión de datos y la exploración y visualización de datos.

Los alumnos identificarán diferentes tipos de datos y aprenderán a visualizar, analizar e interpretar resúmenes de datos tanto univariados como multivariados.

Los alumnos también conocerán las diferencias entre el muestreo probabilístico y no probabilístico de poblaciones más grandes, la idea de cómo varían las estimaciones de la muestra y cómo se pueden hacer inferencias sobre poblaciones más grandes basadas en el muestreo probabilístico.

Al final de cada semana, los alumnos aplicarán los conceptos estadísticos que aprendieron usando Python dentro del entorno del curso.

Durante estas sesiones de laboratorio, los alumnos descubrirán los diferentes usos de Python como herramienta, incluidos Numpy, Pandas, Statsmodels, Matplotlib, y bibliotecas Seaborn.

Se proporcionan videos tutoriales para guiar a los alumnos a través de la creación de visualizaciones y la gestión de datos, todo dentro de Python.

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