2 - Estadística para Ciencia de Datos y Machine Learning: ruta de aprendizaje
Lección 2 del curso Estadística Descriptiva.
En la lección anterior vimos una introducción general a la Estadística y su importancia en la Ciencia de Datos y el Machine Learning y allí entendimos no sólo qué es la estadística sino cuáles son sus ramas más importantes así como diferentes aplicaciones que nos permitieron entender porqué esta rama de las matemáticas resulta fundamental en la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
Así que teniendo claro este panorama, y teniendo en cuenta que este es el primero de una serie de cursos de Estadística acá en la Academia, en esta lección veremos una completa ruta de aprendizaje donde exploraremos los diferentes aspectos que considero esencial aprender y saber aplicar para construir nuestra carrera en Ciencia de Datos y Machine Learning.
Junto al video de esta lección se encuentra el enlace de descarga con esta ruta de aprendizaje en formato PDF. Así que comencemos!
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Muy bien, acabamos de ver la ruta de aprendizaje sugerida para aprender Estadística enfocada a la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
Esta ruta de aprendizaje está organizada considerando las tres principales ramas de la Estadística: la Estadística Descriptiva (el tema central de este curso) y las Estadísticas Inferencial y Predictiva (que abordaremos en próximos cursos).
Con esto ya tenemos una ruta clara de todos los conceptos y herramientas que resulta necesario aprender para poder abordar de manera rigurosa diferentes problemas de la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
Así que con esto hemos completado este primer módulo introductorio del curso. En el siguiente módulo hablaremos de un primer grupo de herramientas que nos permiten describir y caracterizar un set de datos: las medidas de tendencia central y de variabilidad.
Y específicamente en la próxima lección comenzaremos hablando de los conceptos de población, muestra y otras definiciones básicas.