Fundamentos de probabilidad y aplicaciones
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Course Summary
This course introduces the fundamental concepts and methods of probability theory. It covers topics such as random variables, probability distributions, and statistical inference.Key Learning Points
- Gain a solid understanding of probability theory
- Learn to apply statistical inference in real-life situations
- Develop critical thinking skills for data analysis
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $74,000 - $133,000
- India: INR 3,00,000 - INR 12,00,000
- Spain: €30,000 - €50,000
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- Spain: €30,000 - €50,000
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- India: INR 2,00,000 - INR 8,00,000
- Spain: €21,000 - €35,000
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- India: INR 3,00,000 - INR 12,00,000
- Spain: €30,000 - €50,000
- USA: $51,000 - $97,000
- India: INR 2,00,000 - INR 8,00,000
- Spain: €21,000 - €35,000
- USA: $58,000 - $103,000
- India: INR 3,00,000 - INR 10,00,000
- Spain: €25,000 - €40,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Ability to apply probability theory to real-life problems
- Skills in statistical inference and data analysis
- Develop critical thinking skills for decision making
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of algebra and calculus
- Familiarity with basic statistical concepts
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
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Notable People in This Field
- Nate Silver
- Andrew Ng
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Description
Actualmente la probabilidad se ha convertido en una disciplina fundamental para científicos, ingenieros, economistas y administradores. La probabilidad es una poderosa herramienta, pero es, ante todo, una forma de pensar. Tanto en el mundo de los negocios, como en el campo de la salud y en las ciencias sociales, entre otros, cada vez es más relevante el entendimiento de los fenómenos y situaciones de naturaleza probabilística (no determinística), y de desarrollar modelos basados en el análisis de datos para cuantificar el riesgo con el propósito de tomar mejores decisiones. Es entonces importante entender los conceptos básicos sobre los cuales se establecen los pilares de esta disciplina, los cuales permitirán más adelante convertir la probabilidad en una herramienta básica para la conceptualización y la solución de problemas reales.
Knowledge
- Identificar en un experimento aleatorio el espacio muestral y los eventos de interés para calcular e interpretar probabilidades.
- Identificar y representar con árboles de probabilidad eventos condicionales para calcular e interpretar probabilidades.
- Identificar variables aleatorias discretas y continuas que representen los resultados de diferentes experimentos aleatorios.
- Calcular e interpretar probabilidades con base en las distribuciones discretas y continuas de mayor aplicación.
Outline
- Introducción
- Introducción al curso
- Caso de aplicación
- Presentación de curso
- Recomendaciones para tener éxito
- Hoja de notación
- Conceptos básicos de probabilidad
- Conceptos básicos de probabilidad
- Definición y propiedades de una probabilidad
- Diagramas de Venn
- Probabilidad condicional e independencia
- Principios de las probabilidades totales
- Árboles de probabilidad
- Ejercicio árboles de probabilidad
- Técnicas de conteo
- Permutaciones
- Combinaciones
- Ejercicio técnicas de conteo
- Ejercicios de probabilidad condicional
- Técnicas de Conteo
- Caso de aplicación 1
- Cuestionario sumativo Módulo 1
- Variables aleatorias discretas
- Introducción a Variables Aleatorias Discretas y Valor Esperado
- Valor Esperado y Varianza VA Discretas
- Función Distribución Acumulada
- Distribuciones Discretas de Mayor Aplicación: Bernoulli y Binomial
- Distribuciones Discretas de Mayor Aplicación: Geométrica
- Introducción Distribución Poisson
- Cálculo Probabilidades Distribución Poisson
- Ejemplo Distribución Poisson
- Ejercicio cálculo de probabilidades asociadas a Variables Aleatorias
- Ejercicios Distribuciones Discretas de mayor aplicación
- Ejercicio Distribución Poisson
- Caso de aplicación 2
- Cuestionario sumativo del módulo
- Variables Aleatorias Continuas
- Introducción variables aleatorias continuas
- Distribución uniforme
- Distribución normal
- Distribución exponencial
- Ejercicio de Aplicación Distribución Uniforme
- Ejercicio de Aplicación Distribución Normal
- Ejercicio de Aplicación Distribución Exponencial
- Propiedades de valor esperado
- Propiedades de la varianza
- Cierre del curso
- Ejercicios prácticos de distribución uniforme
- Ejercicios prácticos de distribución normal
- Ejercicios de aplicación distribución exponencial
- Caso de aplicación 3
- Cuestionario sumativo del módulo
Summary of User Reviews
Read reviews from students who have taken this course. Overall, students found this course to be helpful for understanding probability. Many users praised the engaging teaching style of the instructor. However, some users experienced technical difficulties and noted that the course could benefit from more examples.Key Aspect Users Liked About This Course
Engaging teaching stylePros from User Reviews
- Clear explanations of probability concepts
- Course materials are well-organized
- Instructor is knowledgeable and responsive to student questions
Cons from User Reviews
- Technical difficulties with the online platform
- Could benefit from more real-life examples
- Some users found the pace of the course to be too fast
Mario Castillo
4.8 Raiting
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