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Bienvenidos al curso de probabilidad
Cómo sacarle el máximo partido al curso
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Cómo instalar R y RStudio
Intro: Los preliminares para entender la probabilidad
Matemática Discreta, Cálculo y Álgebra, lo que deberías saber para el curso
Conjunto
Operaciones con conjuntos
Cuestionario preliminares
Repaso de Combinatoria
Combinaciones y Permutaciones con Repetición
Principios básicos de cardinalidad
Ejercicios: repaso de combinatoria
Tarea: Repaso de Combinatoria
Solución a los ejercicios de combinatoria
Solución: Repaso de Combinatoria
Últimos consejos y necesidades
Intro: El fantástico mundo de la probabilidad
Introducción a sucesos y espacios muestrales
Ejercicio: urnas con y sin reposición
Operaciones con sucesos y sus propiedades
Definición de probabilidad
Propiedades y ejemplos de probabilidad
Ejercicio: operaciones con sucesos y sus probabilidades
Probabilidad condicionada
Propiedades de la probabilidad condicionada
Teorema de la probabilidad total
Clasificación o diagnósticos
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Fórmula de Bayes
Ejercicio: Fórmula de Bayes
Independencia de sucesos
Ejercicio: Independencia de sucesos
Cuestiones cortas de probabilidad
Tarea: Probabilidades
Solución: Tarea probabilidades
Los problemas del Caballero de Meré, Pascal y Fermat
El problema de la apuesta interrumpida
El problema de la apuesta ventajosa
El problema de Monty Hall
Más sobre Monty Hall y Allá tú!
Las manos de Poker
Caso general de urnas y extracción de bolas
Análisis de enfermedades y vacunas
Transmisión de datos con errores
La probabilidad de la bomba en el avión
Errores financieros
Ejercicios finales de probabilidad
Ejercicios finales de probabilidad
Intro: Las variables aleatorias y sus propiedades
Variables aleatorias
Tipos de variables aleatorias
Variables aleatorias discretas. Función de probabilidad
Propiedades de la función de probabilidad
Ejercicio: bolas y urnas
Función de distribución
Ejercicio: función de probabilidad
Valor esperado
Propiedades y séries geométricas
Ejercicio: el juego justo de los dados
Momentos de orden m
Varianza y desviación típica
Ejercicio: cálculo de esperanzas y varianzas discretas
Ejercicio: la nota del examen para que sea justo
Ejercicio: cálculo de esperanzas y varianzas discretas
Ejercicio: transformaciones de v.a. discretas
Cuestionario variables aleatorias discretas
Problemas de variables aleatorias discretas
Soluciones problemas de variables aleatorias discretas
Variables aleatorias contínuas
Función de densidad
Utilidad de la función de densidad
Ejercicio: función de densidad
Esperanza y varianza para variables aleatorias continuas
Ejercicio: cálculo de esperanzas y varianzas continuas
Cómo calcular cuantiles de una variable aleatoria
Transformaciones de variables aleatorias
Ejercicio: transformaciones de v.a. continuas
Ejercicio: Más sobre transformaciones de variables aleatorias
Desigualdad de Markov
Desigualdad de Chebychev
Utilidad práctica de las desigualdades de Markov y Chebychev
Ejercicio: Variables aleatorias mixtas
Ejercicio: el porcentaje de ocurrencias solo conociendo la esperanza y varianza
Ejercicio: políticos y elecciones
Ejercicios problemas de variables aleatorias continuas
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Ejercicios transformación de variables aleatorias
Soluciones ejercicios de transformaciones de variables aleatorias
Intro: Las distribuciones más conocidas
Las distribuciones notables discretas
La distribución de Bernoulli
La distribución de Binomial
La distribución Binomial con R y Python
Un ejemplo al completo de la distribución Binomial
La distribución geométrica
La esperanza y varianza de una distribución geométrica
Cómo contar el número de intentos hasta el primer éxito
La propiedad de falta de memoria
Ejemplos de variables aleatorias geométricas
La distribución geométrica con R y Python
La distribución binomial negativa
Números binomiales negativos, esperanza y varianza de una BN
Ejemplo de la puerta con dos llaves
La binomial negativa con R y Python
Ejercicio: la puerta con tres contraseñas
La distribución de Poisson
La Poisson como límite de una binomial
Procesos de Poisson
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La Poisson con R y Python
Ejercicio: tiempo entre dos ocurrencias de Poisson
Ejercicio: los insectos contra la visera del casco
Ejercicio: tiempo entre n ocurrencias de Poisson
Ejercicio finales de procesos de Poisson
La distribución hipergeométrica
Ejemplo de las urnas sin reposición
Distribución hipergeométrica con R y Python
Ejercicio: experimentos de Poisson
Ejercicios distribuciones discretas notables
Soluciones ejercicios de distribuciones notables discretas
Fallo ejercicio de los insectos
Cuestionario distribuciones notables discretas
La distribución uniforme
Esperanza y varianza para una uniforme
Cambios lineales de la uniforme
Distribución uniforme en R y Python
Ejercicio: la desigualdad de Chebychev en una Uniforme
Cuantiles de variables aleatorias
Distribución exponencial
Distribución exponencial en R y Python
Ejercicio: el tiempo de vida del componente electrónico
Ejercicio: no llegues tarde a trabajar
Distribución normal
Distribución normal en R y Python
Propiedades de la Distribución normal
Cómo calcular cuantiles de la normal
Transformaciones lineales de variables aleatorias normales
Relación entre una distribución normal y la normal estándar.
Ejercicio: el cuadrado de una uniforme
Ejercicio: relacionar una geométrica y una exponencial
Ejercicio: el valor absoluto de una normal
Ejercicio: transmisión sometida a errores aleatorios
Las tablas de las distribuciones más usuales
Ejercicios distribuciones notables continuas
Soluciones ejercicios distribuciones notables continuas
Ejercicios: Más distribuciones notables, distribuciones de Bendfor(dígitos), Pareto(power law) y Gumbel.
Soluciones:Ejercicios: Más distribuciones notables, distribuciones de Bendfor(dígitos), Pareto(power law) y Gumbel.
Las tablas de las distribuciones de probabilidad (os las proporcionamos a modo de reliquia, ahora se utiliza python, R, una hoja de cálculo....)
Intro: Empieza a pensar como un matemático
Momentos de orden n
Momentos centrales de orden n
Asimetría de una variable aleatoria
Curtosis o apuntamiento de una variable aleatoria
Ejercicios de momentos de variables aleatorias
Soluciones: Ejercicios de momentos de variables aleatorias
Función generadora de momentos
Cómo calcular los momentos a partir de la función generatriz
Ejercicio: función generadora de momentos de una binomial
Ejercicio: función generadora de momentos de una Poisson
Ejercicio: la función de probabilidad a partir de la generadora de momentos
Ejercicio: La función generatriz acumulativa
Función característica de una variable aleatoria
Cómo calcular los momentos a partir de la función característica
Ejercicios función generatriz
Soluciones: ejercicios función generatriz
Cómo medir la fiabilidad de un dispositivo
Generación de variables aleatorias con el método de la transformación inversa
Generación de variables aleatorias con el método de rechazo
Ejercicios de métodos de transformación
Soluciones ejercicios de transformación
Entropía de una variable aleatoria
Variables aleatorias bidimensionales
Funciones de distribución conjuntas
Un ejemplo de distribuciones conjuntas
Variables bidimensionales discretas
Ejercicio: contando ases y espadas
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Variables aleatorias continuas
Un ejemplo de función de densidad bidimensional
Ejercicio: la distribución uniforme en el interior de una circunferencia
Ejercicio: la distribución uniforme en el interior de un cuadrado
Ejercicio: probabilidad en los extremos de un rectángulo
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Independencia de v.a. discretas
Independencia de v.a. continuas
Independencia vs funciones de distribución
Momentos de variables bidimensionales
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Ejercicio: valores esperados de transformaciones no lineales
Covarianza entre variables aleatorias
Ejercicio: cálculo de la covarianza de una variable aleatoria
Ejercicio: relación entre la covarianza y las varianzas
Coeficiente de Correlación
Ejercicio: la suma de dos uniformes independientes en el intervalo (0,1)
Variables aleatorias condicionales discretas
Variables aleatorias condicionales continuas
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Ejercicio: ¿Sabiendo cómo de tarde llega al trabajo, a qué hora se levantó?
Funciones de variables aleatorias bidimensionales
Transformaciones lineales de variables aleatorias
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Ejercicio: función generadora de momentos en dos variables
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Ejercicios de variables aleatorias bidimensionales
Soluciones: ejercicios de variables aleatorias bidimensionales
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Vectores aleatorios en espacios n-dimensionales
Función de distribución conjunta
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La Normal Multivariante
Independencia de Variables Aleatorias
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Solución del ejercicio anterior de de independencia de variables multidimensionales discretas
Ejercicio: suma de variables aleatorias binomiales independientes
Ejercicio: variables aleatorias de Poisson independientes
Ejercicio: el peso máximo soportado por el ascensor
Momentos conjuntos y valores esperados conjuntos
Propiedad del valor esperado de la suma de variables
Valor esperado de una función de dos variables aleatorias independientes
Propiedades de la covarianza
Ejercicio: funciones generadoras de momentos y variables normales
Ejercicio: el tiempo que el operario atiende a los clientes de la gasolinera
Cuestionario de variables aleatorias multidimensionales
Ejercicios variables aleatorias multidimensionales
Soluciones ejercicios de variables aleatorias multidimensionales
Intro: El fundamento de la estadística, el ML y la IA
Muestras aleatorias simples
Sucesiones de variables aleatorias
Convergencia casi segura
Convergencia en probabilidad
Convergencia en ley o en distribución
Relación entre las distintas convergencias
Leyes débiles de los grandes números
Consecuencias de la ley débil de los grandes números
Convergencia de los momentos muestrales
Leyes fuertes de los grandes números
Ejercicio: cómo acotar las probabilidades de una binomial
Teorema Central del Límite
Cómo se usa el TCL en el mundo de la estadística inferencial y el ML
Teorema de Moivre-Laplace
Corrección de continuidad de Fisher
Simulación del Teorema Central del Límite
Ejercicio: lanzando dados en el casino
Ejercicio: lanzando canastas en baloncesto
Ejercicio: lanzamiento de dados
Ejercicio: los errores de imprenta de un libro
Ejercicio: aproximación de números reales por enteros
Ejercicio: previsión de ventas en la papelería
Ejercicios de convergencia en probabilidad y del Teorema Central del Límite
Soluciones ejercicios de convergencia y del Teorema Central del Límite
Cuestionario del de convergencia y de teoremas límites
Vectores aleatorios y tipificación
Covarianzas
Correlaciones
Descriptiva multivariante
Centralización
Tipificación
Covarianzas muestrales
Variables Redundantes
El Coeficiente de Correlación de Pearson
Introducción a las cadenas de Markov. Primera parte
Introducción a las cadenas de Markov. Segunda parte
Trabajo Final de Curso
Enhorabuena por completar el curso, ahora a aprender estadística inferencial!
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Le pack ultime avec tous nos cours de Mathématiques Avancées pour maîtriser les maths et leurs applications pratiques sans mettre les pieds à l'université. Comprend les cours à venir et les mises à jour et améliorations des cours actuels
María
Une base solide pour l'analyse moderne
Ce cours de probabilités appliqué au Machine Learning m'a vraiment permis de comprendre les modèles avec lesquels je travaille. Combiner R et Python a été un excellent choix : cela m'a donné de la flexibilité et m'a fait sentir préparée pour gérer des données réelles.
Angel
Maîtrise les fondements probabilistes qui soutiennent les algorithmes d'intelligence artificielle et l'analyse massive de données
Ce cours est conçu pour t'enseigner comment appliquer la théorie des probabilités au monde du Machine Learning et du Big Data, en utilisant deux des langages les plus puissants en science des données : R et Python. Tu apprendras des concepts fondamentaux aux techniques appliquées dans les modèles prédictifs, le tout avec des exercices pratiques et des simulations réelles.
Gustavo
Probabilité pour Machine Learning et Big Data avec R et Python: Fondements Mathématiques pour le Data Scientist de Demain
Ce cours t'enseigne à modéliser l'incertitude, analyser des variables aléatoires et appliquer des distributions statistiques en utilisant RStudio et Python, deux piliers de l'analyse de données. Il est conçu pour uniformiser tes connaissances mathématiques et préparer le terrain pour des cours avancés en Machine Learning et Intelligence Artificielle
Giovanni
Maîtriser le hasard avec rigueur
La dualité d'apprendre les concepts en les appliquant à la fois en R et en Python m'a donné la confiance nécessaire pour affronter des modèles complexes de Machine Learning sans crainte des mathématiques qui les sous-tendent
Javi
Moins de théorie ennuyeuse et plus de plaisir
Honnêtement, je n'avais pas beaucoup d'attentes parce que cette matière n'a jamais été mon fort, mais j'en suis sorti enchanté. On te l'explique avec des exemples simples, en le reliant tout le temps à des situations réelles que tu vas vraiment utiliser. J'ai trouvé ça super facile à suivre et j'ai appris bien plus que je ne l'espérais.
Yvonne
Excellent cours
Très bonne explication pour nous faire comprendre les probabilités pour Machine Learning
Georges
Comprendre la logique derrière tout
Ça m'a beaucoup aidé à connecter les points entre la probabilité et les modèles de données. Maintenant, quand je vois certains résultats dans mon travail, je comprends parfaitement pourquoi ils se produisent, et c'est un énorme avantage.
Santiago
On t'enseigne presque tout sur les probabilités. Je dis presque tout, parce qu'il y a sûrement des choses beaucoup plus avancées. Mais avec tout ce que tu apprends ici, tu as déjà une très bonne base. Et en plus complété avec R et Python!
Nieves
Cela m'a donné une structure pour travailler avec des données réelles
Nicolas
La comparaison entre R et Python pour les calculs probabilistes est de l'or pur
Jackeline
.
Cours très complet
Rosa
.
C'était un peu difficile pour moi, mais finalement j'ai réussi. Très bon cours
Samuel
Il m'a ouvert les yeux sur un monde de possibilités
Les exercices pratiques avec R et Python sont les meilleurs, maintenant je me sens prêt à relever n'importe quel défi en data science
Gabriela
Je sens que je suis beaucoup mieux préparée pour affronter les défis du big data
La probabilité est la clé du machine learning et ce cours le montre très clairement. J'ai adoré la façon dont vous expliquez tout de manière simple et pratique.
danison
Probabilité : la base du Machine Learning et de l'IA
Avec seulement de la dédicace et plusieurs heures, j'ai appris à appliquer ces bases dans des projets de Machine Learning et d'IA, ce qui a considérablement amélioré mes modèles prédictifs
Carlos
Machine Learning y Big Data
Ce n'est pas compliqué de comprendre les cours avec sa méthodologie professionnelle.
Joiser
J'ai été impressionné
Très bon cours de probabilité, complet et bien structuré
Marc
Très utile
J'ai appris les termes de manière très simple et confortable
Louis Albert
Très bon
Le cours est bien structuré et le contenu est très bon, Ces bases sont très importantes pour étudier le Machine Learning.
BORJA
Excellent
Cours très complet et très bien expliqué.
Joël
Le cours idéal
Cours parfait pour acquérir des bases très solides avant de se lancer dans l'univers du Machine Learning, où tous les exercices permettent de mieux comprendre chaque sujet