Parte del Journey de Machine LearningNuevoRecorridoEstadística para machine learning y ciencia de datos
La estadística en la que se apoya todo modelo, aprendida simulando y graficando en vez de memorizar fórmulas. Python real con NumPy, pandas, SciPy y scikit-learn, y un gráfico en cada lección.
64 lecciones63 retos265 preguntas de quiz
- Apto para principiantes
Ayuda de codificación con IA
Lecciones interactivas prácticas
Cuestionarios para poner a prueba tu conocimiento
Certificado gratuito de finalización
Programa
Esta sección forma parte del Journey de Machine Learning. El programa completo tiene más secciones: haz clic en cualquier vista previa de abajo para verla en la página del Journey.
- Sección 1Datos y gráficos60 lecciones
Sección 2
Estadística para ML
Empezar secciónEmpezarLa estadística que sustenta cada modelo: medidas de tendencia central y dispersión, distribuciones, probabilidad mediante simulación, muestras, valores atípicos, correlación, líneas de tendencia y pruebas entre grupos; después, escalado y codificación de características. Cada concepto se calcula con datos reales y se representa gráficamente.Centro y dispersión
6 lecciones625Distribuciones
6 lecciones625Probabilidad mediante simulación
6 lecciones625Muestras y poblaciones
5 lecciones520Valores atípicos
5 lecciones520Relaciones
6 lecciones525Líneas de tendencia
6 lecciones625Comparación de grupos
6 lecciones625Escalado de características
5 lecciones520Codificación de categorías
4 lecciones415Exploración de un conjunto de datos
5 lecciones520Desafíos finales
4 lecciones420- Sección 3Aprendizaje supervisado58 lecciones
- Sección 4Aprendizaje no supervisado51 lecciones
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Zona de promociónAprende de todas las formas
Lee, escucha, ponte a prueba, pregunta a la IA o consulta cualquier cosa que ya hayas estudiado. Cada lección se adapta a ti.
Una variable es un contenedor con nombre que guarda un valor al que puedes hacer referencia más tarde.
En Python, creas una escribiendo el nombre, un signo igual y el valor que quieres guardar.
El valor puede cambiar con el tiempo: reasignar el nombre simplemente lo apunta a un nuevo valor.
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Certificado de FinalizaciónFundamentos de Python
Agregar a LinkedInPor qué aprender estadística para ML con Coddy
- Simúlalo y luego míralo. Lanza miles de dados, saca miles de muestras, mezcla grupos miles de veces y mira cómo se asienta el histograma. Una probabilidad es una proporción que puedes contar antes de ser una fórmula.
- Cada lección tiene un gráfico: histogramas de densidad con la curva normal encima, diagramas de caja con sus valores atípicos, mapas de calor de correlación, líneas de tendencia ajustadas. Tu propio gráfico aparece en la pestaña Gráficos al ejecutar.
- La estadística que de verdad usa el machine learning: media y mediana, dispersión y percentiles, distribuciones y puntuaciones z, muestreo, valores atípicos, correlación, mínimos cuadrados y R cuadrado, valores p y la prueba t.
- Termina donde empiezan los modelos: escalado de características con
StandardScaler, codificación de categorías conpd.get_dummiesy una lista de comprobación para explorar un dataset nuevo antes de entrenar nada.
Preguntas frecuentes sobre estadística para machine learning
¿Cuánta estadística necesitas para machine learning?
Menos de lo que mucha gente teme. Para entrenar y evaluar bien modelos necesitas leer el centro y la dispersión, saber qué son una distribución y un valor atípico, medir una relación con la correlación, ajustar una recta y distinguir una diferencia real del azar. Eso es esta sección. Las demostraciones y la teoría de probabilidad avanzada importan para investigar, no para usar bien scikit-learn.
¿Es la misma estadística que para ciencia de datos?
Sí. La estadística descriptiva, las distribuciones, el muestreo, la correlación, las rectas de regresión y los contrastes de hipótesis son el núcleo común de la estadística para ciencia de datos y para machine learning. Los últimos capítulos se inclinan hacia los modelos, con escalado, codificación y exploración de un dataset antes de entrenar.
¿Necesito cálculo o álgebra lineal?
No. Todo se enseña con aritmética, simulaciones y gráficos. Cuando existe una fórmula, la conoces como una línea de código y una imagen, y luego la compruebas con una simulación. El cálculo y el álgebra lineal te servirán más adelante si profundizas en cómo se construyen los algoritmos.
¿Qué es un valor p, en palabras sencillas?
stats.ttest_ind, el atajo con fórmula para la misma pregunta.¿Qué librerías de Python usa esta sección?
stats de SciPy para distribuciones y pruebas, y scikit-learn para StandardScaler. Todas se enseñan en la sección de visualización de datos con Python, que va justo antes de esta.¿Cuánto dura la sección de estadística?
64 lecciones, unas 11 horas a tu ritmo: tres o cuatro semanas a media hora al día, incluidos cuatro retos finales con datos de aspecto real.
¿La sección de estadística es gratis?
Sí. Las lecciones, los gráficos, las pistas de IA y el certificado de la sección son gratis. Con una cuenta gratuita avanzas unas pocas lecciones al día, y Pro quita el límite diario.
