Acerca de

Los objetivos del LEC son:

1. Analizar datos utilizando técnicas de visualización y analíticas de acuerdo a patrones y regularidades existentes en diversos fenómenos aleatorios.
2. Evidenciar el comportamiento estocástico de experimentos aleatorios mediante simulaciones computacionales.
3. Construir modelos estadísticos clásicos y computacionales consistentes con el análisis de datos.

El desarrollo es en Python mediante el uso de Jupyter Notebooks. Se busca promover las convenciones de código descritas en PEP 8.

Labs

1. Introducción y probabilidades en Python
2. Variables Aleatorias
3. Distribuciones Muestrales e Intervalos de Confianza
4. Análisis de Datos y Test de Hipótesis

Los tópicos de los otros dos laboratorios se anunciarán oportunamente.

Contacto

Ante cualquier duda o consulta contactarme vía correo electrónico: [email protected]

Bibliografia

1. VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook (1.a ed.). O’Reilly. https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/.