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Curso práctico de Estadística y Probabilidades
Rating: 4.5 out of 5(337 ratings)
3,100 students

Curso práctico de Estadística y Probabilidades

Aprende Estadística y Probabilidades a través de ejercicios resueltos paso a paso.
Last updated 4/2026
Spanish

What you'll learn

  • Estadística básica y Probabilidades en un solo curso.
  • Conceptos de teoría explicados durante los ejercicios.
  • Curso 100% práctico.
  • Más de 100 ejercicios resueltos en pantalla.
  • Soluciones escritas en documentos pdf complementarios.
  • Resúmenes de conceptos, fórmulas y propiedades.
  • Acceso al grupo privado para dudas.
  • Podrás proponer ejercicios adicionales.

Course content

12 sections279 lectures16h 2m total length
  • Bienvenidos0:23
  • Introducción al curso8:12
  • Requisitos del curso5:51
  • Evaluación2:51
  • Mensaje0:49
  • Material del curso2:55
  • Material complementario7:58
  • Grupo para dudas0:06

Requirements

  • Interés y ganas son los únicos requisitos indispensables.
  • Es recomendable haber pasado el Curso completo de Estadística a nivel universitario, pero no es obligatorio.

Description

Este es un curso completamente práctico para aprender Estadística y Probabilidades a través de ejercicios resueltos paso a paso. Durante el curso verás que en cada tema en concreto tenemos una amplia variedad de ejercicios resueltos, explicados al detalle, recordando en cada paso el contenido de teoría sin necesidad de pasar antes por una clase o curso teórico de Estadística.

El curso está especialmente dedicado a estudiantes universitarios, ya que estos son los que quizás están más interesados en este tipo de contenido cuando están pasando la asignatura de Estadística. Pero también muy útil para los que necesiten recordar estos conceptos, propiedades y métodos, o para aquellas personas que quieren dedicarse al mundo del Data Science y necesitan una base de estadística, probabilidades e inferencia, incluso para los programadores de R o Python que quieran recordar la base de Estadística para entender los métodos más avanzados de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Además, podrás sugerir tú mismo los próximos ejercicios resueltos que subiremos para actualizar el curso. ¿Qué te parece la idea? Consideramos que esto es muy importante, primero para mantener actualizado el curso, y segundo, para que esté enfocado en las necesidades reales de los estudiantes.

Durante el curso, en todas las secciones, encontrarás tareas para poner en práctica lo aprendido. Y al final del curso podrás auto-evaluarte con cuestionarios y con varios exámenes completos reales donde se mezclan todos los temas. Todo ello con su corresponiente solución.

¿Qué ventajas tiene este curso?

  • 100% práctico: ejercicios y soluciones con el iPad, con una excelente resolución.

  • Resúmenes de teoría, fórmulas y propiedades en cada sección.

  • Conceptos de teoría explicados en la práctica a través de los ejercicios resueltos.

  • Material en pdf con los ejercicios resueltos de manera escrita también.

  • Ejercicios de exámenes de universidad resueltos.

  • Acceso al grupo privado para dudas, te sentirás acompañado!

  • Podrás sugerir tú mismo los próximos ejercicios resueltos que subiremos para actualizar el curso.

  • Sorpresa al final.

Incluye los temas: 

  1. Descriptiva univariante (media, mediana, varianza, histogramas, boxplots, etc.)

  2. Descriptiva bivariante y regresión (covarianza, correlación, regresión lineal, etc.)

  3. Probabilidades (probabilidad frecuentista, probabilidad condicional, teorema de Bayes, etc.)

  4. Variable aleatoria (discreta y continua, valor esperado, varianza, etc.)

  5. Distribuciones (Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal, etc.)

Es una extensión del curso de Ejercicios resueltos de Estadística (gratuito) de 2h de duración. En este curso tenemos más de 12 horas y más de 100 ejercicios resueltos y se va a continuar actualizando todos los meses con ejercicios propuestos por los propios alumnos.


Who this course is for:

  • Estudiantes de universidad.
  • Quienes necesiten practicar los conceptos de la asignatura antes del examen.
  • Interesados en recordar los conceptos de Estadística.
  • Personas que quieren dedicarse al Data Science y necesitan una base.
  • Programadores de R o Python que quieran recordar la base de Estadística.
  • Desarrolladores o Analistas de datos principiantes.