Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad
Curso
90 Estudiantes ya inscritos- Comprensión de los elementos fundamentales de la teoría de la probabilidad y sus propiedades.
- Capacidad para calcular la probabilidad de eventos complejos utilizando probabilidad geométrica.
- Conocimiento de distribuciones discretas y continuas, como las distribuciones binomial, de Poisson y gaussiana.
- Exploración de los conceptos de covarianza y correlación para medir relaciones estadísticas.
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Hay 5 módulos en este curso
La teoría de la probabilidad es una rama fundamental de las matemáticas que se ocupa del estudio de la incertidumbre y la aleatoriedad. Proporciona un marco para comprender y cuantificar la incertidumbre en diversos campos, incluyendo estadística, análisis de datos, aprendizaje automático, finanzas, física y más.- Experimento Estocástico y Suceso AleatorioVista previa
- Probabilidad y Sus PropiedadesVista previa
- Probabilidad GeométricaVista previa
- Desafío: Resolución de la Tarea Utilizando Probabilidad GeométricaVista previa
- Independencia e Incompatibilidad de Sucesos AleatoriosVista previa
- Probabilidad CondicionalVista previa
- Principio de Inclusión-ExclusiónVista previa
- Desafío: Resolución de la Tarea Utilizando el Principio de Inclusión-ExclusiónVista previa
- La Regla de Multiplicación de la ProbabilidadVista previa
- Ley de la Probabilidad TotalVista previa
- Teorema de BayesVista previa
- Desafío: Resolución de la Tarea Utilizando el Teorema de BayesVista previa
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Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

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Bill Wagner
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Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening
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