Teoría de Probabilidades
Tratamiento de datos
Diseños de experimentos
Modelos lineales
Series de tiempo
Muestreo
Inteligencia Artificial - Machine Learning
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La estadística descriptiva analiza y resume datos numéricos para describir patrones mediante medidas como media, desviación estándar, correlaciones y gráficos.
Teoría de Probabilidades
La teoría de probabilidades es la rama de las matemáticas que estudia y modela los fenómenos aleatorios, se ve conceptos como experimento aleatorio, espacio muestral, sucesos, probabilidad, variable aleatoria
Estadística inferencial
La estadística inferencial es la rama de la estadística que permite sacar conclusiones y hacer predicciones sobre una población a partir de una muestra de la misma.
Tratamiento de datos
El tratamiento de datos se refiere a las diferentes operaciones que se realizan sobre datos o conjuntos de datos con el objetivo de transformarlos, interpretarlos, extraer conocimiento y apoyar la toma de decisiones.
Diseños de experimentos
Es la rama de la estadística que se encarga de determinar la mejor forma de conducir un experimento u obtener datos para poder analizar correctamente cómo afectan distintos factores al resultado o variable de respuesta.
Modelos lineales
Los modelos lineales son una familia de técnicas estadísticas que estudian la relación entre una variable de respuesta y una o más variables explicativas suponiendo una relación lineal entre ellas. Algunos conceptos clave de los modelos lineales. Regresión lineal, Análisis de varianza (ANOVA), Análisis de covarianza (ANCOVA), Estimación, Bondad de ajuste. Los modelos lineales tienen múltiples aplicaciones economía, sociología, ingeniería, ciencias experimentales y mucho más.
Series de tiempo
Las series de tiempo son datos secuenciales tomados a lo largo del tiempo sobre un determinado fenómeno. Algunos conceptos claves que se ve sobre series de tiempo son Tendencia, Estacionalidad, Ruido, Estacionariedad, Modelos de series temporales: como los modelos ARIMA, Pronósticos que es la predicción de valores futuros de la serie temporal, generalmente en base a sus valores históricos o mediante modelos.
Muestreo
El muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población para estimar características de la misma. Algunos conceptos clave que se ve sobre muestreo estadístico:
Población, marco muestral, muestra, Parámetro, Estadístico, Estimador, Errores de muestreo. El muestreo permite inferir propiedades de poblaciones grandes o difíciles de medir en su totalidad mediante el estudio de muestras manejables.
Inteligencia Artificial - Machine Learning
El Machine Learning o aprendizaje automático es un subcampo de la Inteligencia Artificial que permite que las computadoras aprendan y mejoren a partir de la experiencia, sin necesidad de ser explícitamente programadas. Algunos conceptos clave:
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Algoritmos de aprendizaje: los programas de computadora que construyen un modelo basado en muestras de datos o experiencias pasadas. Por ejemplo redes neuronales, árboles de decisión, Naive Bayes.
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Aprendizaje supervisado: utiliza conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos a fin de que puedan realizar tareas como clasificación y regresión.
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Aprendizaje no supervisado: los algoritmos deben encontrar patrones ocultos en datos no etiquetados, como en el clustering.
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Generalización: capacidad de los modelos para realizar buenas predicciones sobre nuevos datos a partir de los patrones aprendidos.
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Validación: probar un modelo en un conjunto separado de prueba, no utilizado en entrenamiento, para evaluar rendimiento en datos totalmente nuevos.
El machine learning potencia aplicaciones como la visión artificial, procesamiento de lenguaje natural, diagnóstico médico y sistemas de recomendación.
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