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Introducción a Estadística para Machine Learning con Python
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Acerca del curso
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A.E.1 - Los tipos de gráficos mas comunes (7:53)
P.A.E.1 - Tipos de gráficos en machine learning (9:41)
A.E.3 - Introducción a estadística (8:36)
P.E.3.1 - Introducción estadística descriptiva (6:27)
P.E.3.2 - Muestras y estadística inferencial (6:12)
Etapa 2:
A.E.4.1 - Desvío estándar y dispersión (6:21)
A.E.4.2 - Distribuciones, curva normal (4:34)
P.E.4 - Dispersión y Test de hipótesis (t-student, diferencia de medias) (11:35)
A.E.5 - Asimetría, curtósis y resumen (6:20)
P.E.5 - Asimetría y curtosis (4:03)
Etapa 3:
A.E.6 - Percentiles, como interpretarlos, relación a ML (3:11)
P.A.E.6.1 - Percentiles y storytelling (6:44)
P.A.E.6.2 - Percentiles para análisis de outliers (2:06)
A.E.8 - Resumen (2:04)
Cierre de curso (1:30)
A.E.6 - Percentiles, como interpretarlos, relación a ML
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