Qué es el muestreo y por qué es un elemento que siempre estará presente al momento de procesar datos en Ciencia de Datos y Machine Learning
Los diferentes tipos de muestreo que existen y cómo estos pueden generar efectos indeseados al momento de analizar los datos
Cómo cuantificar la incertidumbre que introduce el muestreo al momento de analizar nuestros datos
Qué son las pruebas de hipótesis y cuáles son las principales pruebas de interés en Ciencia de Datos y Machine Learning
Los conceptos necesarios que forman la base de cualquier prueba de hipótesis que queramos aplicar a nuestros datos
El muestreo y tipos de muestreo
El sesgo
La distribución muestral
El Teorema del Límite Central
El error estándar
Los intervalos de confianza
La técnica del "bootstrapping"
Hipótesis y pruebas de hipótesis
"Significancia" estadística y el valor p
Errores tipo I y tipo II
Potencia de una prueba
Pasos a seguir para aplicar una prueba de hipótesis
Panorama general de las principales pruebas de hipótesis
Se sugiere tener conocimientos básicos de Probabilidad, de programación en Python y de librerías para el procesamiento de datos tabulares y para la visualización de datos.
De igual manera se sugiere haber tomado el primer curso de esta serie: Estadística Descriptiva.
Miguel Sotaquirá
