Udemy
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
Development
Web Development Data Science Mobile Development Programming Languages Game Development Database Design & Development Software Testing Software Engineering Development Tools No-Code Development
Business
Entrepreneurship Communications Management Sales Business Strategy Operations Project Management Business Law Business Analytics & Intelligence Human Resources Industry E-Commerce Media Real Estate Other Business
Finance & Accounting
Accounting & Bookkeeping Compliance Cryptocurrency & Blockchain Economics Finance Finance Cert & Exam Prep Financial Modeling & Analysis Investing & Trading Money Management Tools Taxes Other Finance & Accounting
IT & Software
IT Certification Network & Security Hardware Operating Systems Other IT & Software
Office Productivity
Microsoft Apple Google SAP Oracle Other Office Productivity
Personal Development
Personal Transformation Personal Productivity Leadership Career Development Parenting & Relationships Happiness Esoteric Practices Religion & Spirituality Personal Brand Building Creativity Influence Self Esteem & Confidence Stress Management Memory & Study Skills Motivation Other Personal Development
Design
Web Design Graphic Design & Illustration Design Tools User Experience Design Game Design Design Thinking 3D & Animation Fashion Design Architectural Design Interior Design Other Design
Marketing
Digital Marketing Search Engine Optimization Social Media Marketing Branding Marketing Fundamentals Marketing Analytics & Automation Public Relations Advertising Video & Mobile Marketing Content Marketing Growth Hacking Affiliate Marketing Product Marketing Other Marketing
Lifestyle
Arts & Crafts Beauty & Makeup Esoteric Practices Food & Beverage Gaming Home Improvement Pet Care & Training Travel Other Lifestyle
Photography & Video
Digital Photography Photography Portrait Photography Photography Tools Commercial Photography Video Design Other Photography & Video
Health & Fitness
Fitness General Health Sports Nutrition Yoga Mental Health Dieting Self Defense Safety & First Aid Dance Meditation Other Health & Fitness
Music
Instruments Music Production Music Fundamentals Vocal Music Techniques Music Software Other Music
Teaching & Academics
Engineering Humanities Math Science Online Education Social Science Language Teacher Training Test Prep Other Teaching & Academics
AWS Certification Microsoft Certification AWS Certified Solutions Architect - Associate AWS Certified Cloud Practitioner CompTIA A+ Cisco CCNA Amazon AWS CompTIA Security+ AWS Certified Developer - Associate
Graphic Design Photoshop Adobe Illustrator Drawing Digital Painting InDesign Character Design Canva Figure Drawing
Life Coach Training Neuro-Linguistic Programming Mindfulness Personal Development Meditation Personal Transformation Life Purpose Emotional Intelligence Neuroscience
Web Development JavaScript React CSS Angular PHP WordPress Node.Js Python
Google Flutter Android Development iOS Development Swift React Native Dart Programming Language Mobile Development Kotlin SwiftUI
Digital Marketing Google Ads (Adwords) Social Media Marketing Google Ads (AdWords) Certification Marketing Strategy Internet Marketing YouTube Marketing Email Marketing Google Analytics
SQL Microsoft Power BI Tableau Business Analysis Business Intelligence MySQL Data Modeling Data Analysis Big Data
Business Fundamentals Entrepreneurship Fundamentals Business Strategy Online Business Business Plan Startup Freelancing Blogging Home Business
Unity Game Development Fundamentals Unreal Engine C# 3D Game Development C++ 2D Game Development Unreal Engine Blueprints Blender
30-Day Money-Back Guarantee
Teaching & Academics Math Statistics

Curso completo de Estadística a nivel universitario

Estadística descriptiva, probabilidades, regresión, distribuciones, estimación, inferencia y contrastes de hipótesis.
Rating: 4.6 out of 54.6 (542 ratings)
3,223 students
Created by Elisa Cabana Garceran del Vall
Last updated 2/2021
Spanish
Spanish [Auto]
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Todos los conceptos de Estadística.
  • Acceso al grupo privado para dudas.
  • Ejemplos explicados paso a paso.
  • Ejercicios resueltos en pantalla.
  • Resúmenes de contenido.
  • Resúmenes de fórmulas.
  • Resúmenes de propiedades.
  • El curso se actualiza todos los meses.
  • Certificado oficial válido y reconocido.
  • Regalos al finalizar.

Requirements

  • Solo se requieren conocimientos básicos de matemáticas.

Description

Este curso es diferente de los otros cursos de Udemy porque te ayudará a aprender Estadística desde cero, de manera teórica y práctica. La diferencia principal es que no usaremos ningún software, por eso te enseñaré lo que hay detrás de cada concepto, la relación entre todos los temas, y cómo hacer todas las cosas por ti mismo sin necesidad de una función que ya viene programada y no sabemos lo que está haciendo por dentro.

Es fundamental entender todas estas cosas como lo enfoco en el curso, porque en la práctica muchas veces tenemos que usar funciones que tienen parámetros por defecto, y según nuestro problema quizás las debemos cambiar o usar un método diferente, y la única manera de aprender a hacerlo correctamente es sabiendo lo que hay por detrás.

Así que este curso es ideal tanto si eres estudiante universitario y tienes problemas con la asignatura de Estadística, o no tienes tiempo de ir a clase y tienes dificultades para estudiar por tu cuenta, como si necesitas recordar, aprender o ejercitar los conceptos de una manera sencilla, rápida y amena.

También puede ser que quieras recordar las bases, porque lo que te interesa es el análisis de datos, o quieres ser Data Scientist, o aprender a usar las técnicas de Machine Learning (aprendizaje automático), Inteligencia Artificial o Big Data. En ese caso también te servirá este curso porque tiene toda la base necesaria para entender los métodos, los análisis que se le hacen a los datos en la práctica, y es por donde deberías comenzar.

En un solo curso tienes todos los temas de Estadística, desde muestreo, probabilidades, variable aleatoria, distribuciones, estimadores, hasta la parte de inferencia estadística que son los intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Poco a poco, con el tiempo he ido añadiendo más temas como análisis de datos agrupados, regresión, etc. Porque este curso se mantiene vivo, con todas las sugerencias y peticiones de mis alumnos.

Además tendrás acceso a una comunidad privada para dudas, donde están todos mis estudiantes y puedes preguntarme lo que quieras, y enterarte de las preguntas de los demás.

Este curso es fácil seguir de principio a fin. Habrán ejemplos y ejercicios resueltos en pantalla, donde te explico todo paso a paso. Dispondrás de material complementario de fórmulas y propiedades.

Al final de cada sección hay preguntas de exámenes tipo test y tipo práctico, y lo mejor es que vienen incluidas las soluciones.

Así que si tomas este curso estarás preparado para superar ese examen de Estadística en la universidad o para recordar todos esos conceptos empezando desde cero y poder entender todos los análisis más avanzados que vienen después. Espero que también te motive a seguir profundizando en la bonita e imprescindible rama de las ciencias exactas que es la Estadística.

Who this course is for:

  • Estudiantes universitarios que quieran complementar el contenido de la asignatura Estadística que usualmente se imparte en 1er y/o 2do año de carrera.
  • Estudiantes que quizás no puedan asistir a clase por estar trabajando.
  • Estudiantes que necesiten ejemplos de ejercicios resueltos de cada uno de los temas.
  • Científicos, ingenieros e investigadores que necesiten recordar y profundizar el contenido del curso.
  • Personas que se quieren iniciar en al análisis de datos pero necesitan una base de Estadística

Course content

13 sections • 128 lectures • 14h 42m total length

  • Preview02:48
  • Evaluación
    02:51
  • Material del curso para descargar en Github
    00:08
  • Descuentos
    01:12
  • Grupo para dudas
    00:04
  • ¿Cómo formular preguntas en el curso?
    06:36
  • Material extra
    00:15

  • Preview07:16

  • Los tres análisis descriptivos fundamentales
    12:29
  • Primeras nociones
    2 questions
  • Fórmulas media y varianza (datos agrupados y no agrupados)
    00:09
  • Algo para que sigas adelante...
    00:00
  • Datos agrupados con frecuencias
    10:08
  • Datos agrupados por intervalos
    07:00
  • Cuantiles, Deciles, Percentiles
    26:54
  • Fórmulas cuartiles
    00:06
  • Diagrama de Caja y Bigotes (Boxplot)
    09:15
  • Asimetría
    04:38
  • Coeficiente de Variación
    00:08
  • Ejercicio tablas de frecuencia
    16:17
  • Ejercicio media, mediana, moda, cuartiles, rango intercuartílico y boxplot
    14:50
  • Ejercicios descriptiva univariada + Soluciones
    00:01

  • Tablas de doble entrada
    13:20
  • Relación entre dos variables
    08:29
  • Covarianza
    09:46
  • Correlación
    13:05
  • Algo para que sigas adelante...
    00:00
  • Introducción a la regresión lineal
    05:58
  • Más contenido de regresión en la Sección 11
    00:05
  • Resumen fórmulas regresión
    00:06
  • Ejercicios descriptiva bivariada + Soluciones
    00:01

  • Espacio muestral, suceso aleatorio y operaciones entre sucesos
    13:07
  • Concepto de Probabilidad y Ejemplos
    13:32
  • Probabilidad condicionada
    10:21
  • Teorema Probabilidad Total y Bayes
    22:02
  • Algo para que sigas adelante...
    00:00
  • Ejercicio probabilidad de la intersección
    06:29
  • Ejercicio probabilidad condicionada de sacar una bola
    08:26
  • Ejercicio Teorema de Bayes y probabilidad total
    12:10
  • Ejercicio independencia probabilidad de componentes conectados
    19:44
  • Otra vía de solución del ejercicio anterior
    00:04
  • [NUEVO] ¿Elon Musk tiene COVID-19? Usemos el Teorema de Bayes
    25:38
  • Recopilación de ejercicios resueltos de probabilidades
    00:03

  • Distribución de una variable aleatoria discreta
    11:05
  • Distribución de una variable aleatoria continua
    05:13
  • Propiedades Valor Esperado y Varianza
    00:04
  • Distribución Bernoulli y Binomial
    15:00
  • Otra vía de solución del ejercicio anterior
    00:35
  • Distribución de Poisson
    06:43
  • Distribución Uniforme
    07:35
  • ¿Cómo hallar el valor esperado y la varianza de una Uniforme[a,b]?
    00:00
  • Distribución Exponencial
    08:35
  • Distribución Normal: propiedades
    09:39
  • Distribución Normal: uso de tablas
    12:20
  • Distribuciones t-student, chi-cuadrado y F de Fisher-Snedecor
    13:34
  • Algo para que sigas adelante...
    00:00
  • Ejercicio variable aleatoria discreta
    32:31
  • Ejercicio binomial: cálculo de probabilidades
    18:15
  • Preview11:35
  • Preview06:10
  • Ejercicio distribución uniforme: probabilidades
    11:21
  • Ejercicios Distribuciones + Soluciones
    00:05

  • Introducción: ¿qué es un estimador?
    04:26
  • Estimador media muestral
    12:33
  • Estimadores varianza y cuasivarianza muestrales
    06:09
  • Estimador proporción muestral
    03:06
  • Propiedades de los estimadores
    12:15
  • Ejercicio # 1 sobre propiedades de los estimadores
    07:42
  • Ejercicio # 2 sobre propiedades de estimadores
    05:52
  • Método de los Momentos
    05:47
  • Método de Máxima Verosimilitud
    11:28
  • Propiedades de los logaritmos y potencias
    00:06
  • Propiedades de las derivadas
    00:06
  • Algo para que sigas adelante...
    00:00
  • Ejercicio valor esperado de sacar cara en una moneda
    05:23
  • Ejercicio del dado, distribución, media, varianza y desviación estándar
    04:14
  • [NUEVO] Ejercicio estimador máximo verosímil p de la Binomial
    21:03
  • [NUEVO] Ejercicio propiedades del estimador máximo verosímil p de la Binomial
    07:51
  • [NUEVO] Ejercicio estimador máximo verosímil media de la Normal
    13:12
  • [NUEVO] Ejercicio estimador máximo verosímil varianza de la Normal
    06:41
  • [NUEVO] Ejercicio estimador máximo verosímil media de la Poisson
    06:15
  • [NUEVO] Ejercicio propiedades del estimador máximo verosímil media de la Poisson
    04:05
  • Ejercicios Estimación + Soluciones
    00:04

  • Introducción a los Intervalos de Confianza para un parámetro. Método pivote
    03:47
  • Ejemplo Intervalo de confianza para la media
    10:57
  • Ejercicio Intervalo de confianza para la media
    09:00
  • Ejercicio Intervalo de confianza para la varianza
    18:44
  • Tablas chi-cuadrado
    00:03
  • Ejercicio Intervalo de confianza para la proporción
    06:47
  • Tablas de las funciones pivote para ICs de un parámetro
    00:03
  • Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de medias
    07:30
  • Tabla t-student ampliada
    00:07
  • Algo para que sigas adelante...
    00:00
  • Ejercicio Intervalo de confianza para comparación de medias
    14:23
  • Tabla F-Fisher
    00:13
  • Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de varianzas
    05:35
  • Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de proporciones
    06:18
  • Tablas de las funciones pivote para IC de dos parámetros
    00:02
  • Ejercicios Intervalos de Confianza + Soluciones
    00:04

  • Introducción
    03:08
  • Contrastes para un parámetro: Metodología
    11:38
  • Formulario CH un parámetro
    00:03
  • Ejercicio contraste para la media
    06:44
  • Ejercicio p-valor
    08:03
  • Algo para que sigas adelante...
    00:00
  • Ejercicio contraste para la varianza
    04:50
  • Contraste para dos parámetros: Metodología y Ejercicio resuelto
    10:17
  • Formulario CH dos parámetros
    00:03
  • Ejercicios CH Paramétricos + Soluciones
    00:03

  • Ajuste Chi-cuadrado de Pearson
    08:42
  • Ejercicio contraste no paramétrico
    06:26
  • Ajuste Kolmogorov-Smirnov
    03:03
  • Ejercicio contraste de distribución
    07:14
  • Ejercicios CH no paramétricos + Soluciones
    00:03

Instructor

Elisa Cabana Garceran del Vall
PhD en Estadística, profesora universitaria e investigadora
Elisa Cabana Garceran del Vall
  • 4.5 Instructor Rating
  • 1,035 Reviews
  • 15,184 Students
  • 8 Courses

Hola a todos, soy Eli, la creadora de Aprende con Eli. Soy una joven profesora apasionada del Análisis de Datos. Sobre mi formación, soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, ciudad en la que nací y crecí hasta que después de graduarme gané una beca para hacer el máster en la Universidad Carlos III de Madrid, España. Y luego, terminé haciendo el doctorado en la especialidad de Estadística. Actualmente me dedico a la investigación de métodos robustos de detección de atípicos, un campo que tiene muchísima importancia en Medicina, Neurociencia, Química, Geoquímica, Finanzas, entre muchos otros. Además de trabajar en investigación, soy profesora en la Universidad Carlos III de Madrid, donde tengo más de 10 años de experiencia impartiendo la asignatura de Estadística. He tenido alumnos de Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Industriales, Mecánica, Eléctrica, Administración de Empresas y ADE+Derecho. Me encanta todo lo relacionado con Data Mining, detección de atípicos, clustering, clasificación, regresión lineal, regresión logística, análisis discriminante, Machine Learning, Artificial Intelligence y Big Data, especialmente en R, Matlab o Python.

Sobre mí personalmente puedo decirles que también tengo una vena artística, me encanta tocar la guitarra, cantar covers, dibujar, escribir y la fotografía. Soy siempre muy positiva e intento no perder nunca la motivación por alcanzar mis objetivos.  Y otra de mis pasiones es enseñar, ver que los estudiantes no solo "aprueban" sino que realmente aprenden. Eso me ha motivado crear estos cursos en Udemy, el saber que puedo enseñar la Estadística de una forma más práctica y más amena, porque a lo largo de mi experiencia docente he aprendido que los alumnos no suelen entender los conceptos porque no se explica a veces la conexión que hay entre todos ellos y el por qué es importante entenderlos.

Espero que te animes a pasar mis cursos y que te ayuden con tus objetivos académicos. En mi web Aprende con Eli, puedes obtener ¡tres libros gratis! Además encontrarás todos los cursos con descuento y un blog donde debatimos cosas interesantes como por ejemplo ¿cuál es la diferencia entre machine learning e inteligencia artificial?

¡Nos vemos en clase!


  • Udemy for Business
  • Teach on Udemy
  • Get the app
  • About us
  • Contact us
  • Careers
  • Blog
  • Help and Support
  • Affiliate
  • Terms
  • Privacy policy
  • Cookie settings
  • Sitemap
  • Featured courses
Udemy
© 2021 Udemy, Inc.