Probabilidad y estadística en ciencia de datos usando Python

Descripción

El trabajo de un científico de datos es obtener conocimiento de conjuntos de datos complejos y ruidosos. El razonamiento sobre la incertidumbre es inherente al análisis de datos ruidosos. La probabilidad y la estadística proporcionan la base matemática para tal razonamiento. En este curso, parte del programa Data Science MicroMasters, aprenderá los fundamentos de la probabilidad y las estadísticas. Aprenderá la teoría matemática y obtendrá una experiencia práctica de aplicar esta teoría a los datos reales utilizando los cuadernos Jupyter. Los conceptos cubiertos incluyeron: variables aleatorias, dependencia, correlación, regresión, PCA, entropía y MDL.