Los objetivos del LEC son:
- Analizar datos utilizando técnicas de visualización y analíticas de acuerdo a patrones y regularidades existentes en diversos fenómenos aleatorios.
- Evidenciar el comportamiento estocástico de experimentos aleatorios mediante simulaciones computacionales.
- Construir modelos estadísticos clásicos y computacionales consistentes con el análisis de datos.
El desarrollo es en Python mediante el uso de Jupyter Notebooks. Se busca promover las convenciones de código descritas en PEP 8.
- Análisis exploratorio de datos.
- Probabilidad
- Variables aleatorias.
- Inferencia.
El tópico de cada laboratorio está sujeto a modificaciones
Ante cualquier duda o consulta contactarme vía correo electrónico: diego.quezadac@sansano.usm.cl.
- VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook (1.a ed.). O’Reilly. https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/.