¿Quieres mejorar la forma en que manipulas los datos dentro de tus proyectos de Machine Learning?
¡Estás en el lugar indicado! Aprendiendo sobre las estadÃsticas tendrás un entendimiento más profundo sobre los conjuntos de datos.
Las estadÃsticas son un componente esencial dentro de Machine Learning y la razón de esto es que te ayuda a analizar y visualizar los datos para encontrar patrones no vistos, pero también analiza los datos brutos para construir modelos de datos e inferir resultados.
Este ebook se enfoca fundamentalmente en que aprendas todo lo necesario sobre la estadÃstica para que luego puedas implementarlo en tus proyectos de Machine Learning. Está enfocado en la teorÃa, pero también en la práctica con Python para que puedas entender todo lo explicado a la perfección.
El ebook está completamente enfocado a las estadÃsticas que necesitas para Machine Learning, por lo que no aprenderás nada que no necesitarás en un futuro.
¿Qué aprenderás?
La relación que tiene Machine Learning con el campo de la estadÃstica.
Cómo presentar los datos utilizando técnicas estándar de visualización de datos.
Evaluar e interpretar la relación entre variables y la independencia de las mismas.
Calcular e interpretar pruebas de hipótesis estadÃsticas paramétricas y no paramétricas para comparar dos o más muestras de datos.
Utilizar el remuestreo estadÃstico para hacer un buen uso económico de los datos disponibles con el fin de evaluar los modelos predictivos.
Todas las explicaciones están enfocadas tanto en la parte teórica pero también de manera práctica, para que puedas implementarlas utilizando Python.
También tendrás una introducción de cómo utilizar NumPy, una librerÃa fundamental dentro de Machine Learning, en caso de que nunca la hayas utilizado.
Todas las explicaciones están enfocadas tanto en la parte teórica pero también de manera práctica, para que puedas implementarlas utilizando Python.
¿Cúal es el contenido del ebook?
En la primera parte de este ebook conocerás todos los conceptos fundamentales de la estadÃstica, que se utilizan frecuentemente dentro de Machine Learning, como lo son la media, la varianza y la desviación estándar. Adicionalmente, aprenderás sobre cómo encontrar relaciones entre las variables aplicando la correlación y la covarianza.
Los siguientes capÃtulos están enfocados a explicar la ley de los grandes números y el teorema central del lÃmite, con estos conocimientos entenderás el cómo y por qué puedes hacer inferencias sobre la habilidad de los modelos de Machine Learning.
En los últimos capÃtulos aprenderás tanto sobre los métodos paramétricos como no paramétricos, incluyendo las pruebas que normalmente se desarrollan dentro de cada uno de ellos.
Finalmente, se presenta una introducción sobre la librerÃa NumPy, explicando cómo realizar operaciones fundamentales dentro de ella.
- CapÃtulo 1: Introducción.
- CapÃtulo 2: Introducción a las estadÃsticas.
- CapÃtulo 3: EstadÃsticas para Machine Learning.
- CapÃtulo 4: Introducción a la visualización de datos.
- CapÃtulo 5: Fundamentos de la estadÃstica.
- CapÃtulo 6: Covarianza y correlación.
- CapÃtulo 7: Variables aleatorias.
- CapÃtulo 8: Ley de los grandes números y el teorema central del lÃmite.
- CapÃtulo 9: Métodos de remuestreo.
- CapÃtulo 10: Prueba de hipótesis.
- CapÃtulo 11: Pruebas paramétricas.
- CapÃtulo 12: Métodos no paramétricos.
- CapÃtulo 13: Obtener más información.
- Anexo 1: NumPy
¿Quiénes se pueden beneficiar de este ebook?
Principiantes que se están iniciando en Machine Learning.
Personas interesadas en tener bases sólidas en Machine Learning.
Personas interesadas en mejorar sus conocimientos en el manejo de datos.
Estudiantes de ingenierÃa que quieren abrirse camino dentro del área tecnológica con más avances en los últimos años.
¿Qué incluye este ebook?
Este ebook está enfocado en explicar de manera teórica y práctica todo lo que debes saber sobre las estadÃsticas para Machine Learning. Su objetivo es que entiendas todas las explicaciones presentadas acá para que luego las puedas aplicar dentro de tus proyectos de Machine Learning. Al final del ebook cuentas con una explicación básica pero bastante completas para que conozcas cómo funciona NumPy, una librerÃa importante dentro de Machine Learning.
Esto es lo que dicen los que ya tienen el ebook
¿Tienes dudas? Respondemos algunas de ellas…
El ebook cuenta con 90 páginas en total. Cada una de las lecciones están diseñadas para leerse de principio a fin en orden y tener asà un mejor entendimiento de lo que se está explicando. Por supuesto, puedes dedicarte a capÃtulos especÃficos posteriormente para refrescar conocimientos.
El ebook se encuentra en formato PDF, por lo que una vez que se haya confirmado el pago te llegará inmediatamente un correo con la clave para que puedas ingresar a la plataforma de AprendeIA y desde allà podrás descargar el ebook las veces que desees.
El precio del ebook se encuentra expresado en dólares americanos (USD) y la forma de realizar el pago es a través de la plataforma de PayPal.
En caso de que sigas teniendo dudas, puedes contactarnos a través de este enlace.
