Actualmente la probabilidad se ha convertido en una disciplina fundamental para científicos, ingenieros, economistas y administradores. La probabilidad es una poderosa herramienta, pero es, ante todo, una forma de pensar. Tanto en el mundo de los negocios, como en el campo de la salud y en las ciencias sociales, entre otros, cada vez es más relevante el entendimiento de los fenómenos y situaciones de naturaleza probabilística (no determinística), y de desarrollar modelos basados en el análisis de datos para cuantificar el riesgo con el propósito de tomar mejores decisiones. Es entonces importante entender los conceptos básicos sobre los cuales se establecen los pilares de esta disciplina, los cuales permitirán más adelante convertir la probabilidad en una herramienta básica para la conceptualización y la solución de problemas reales.

Fundamentos de probabilidad y aplicaciones

Fundamentos de probabilidad y aplicaciones



Instructors: Mario Castillo
Access provided by Abu Dhabi National Oil Company
14,819 already enrolled
180 reviews
What you'll learn
Identificar en un experimento aleatorio el espacio muestral y los eventos de interés para calcular e interpretar probabilidades.
Identificar y representar con árboles de probabilidad eventos condicionales para calcular e interpretar probabilidades.
Identificar variables aleatorias discretas y continuas que representen los resultados de diferentes experimentos aleatorios.
Calcular e interpretar probabilidades con base en las distribuciones discretas y continuas de mayor aplicación.
Skills you'll gain
Details to know

Add to your LinkedIn profile
14 assignments
See how employees at top companies are mastering in-demand skills

There are 4 modules in this course
What's included
2 videos4 readings1 discussion prompt
Bienvenidos al primer módulo de este curso, aqui trataremos conceptos básicos de probabilidad, eventos y sus propiedades, probabilidad condicional, árboles de probabilidad y técnicas de conteo. Tendrá una duración de dos semanas.
What's included
11 videos4 assignments
En este segundo módulo nos ocuparemos de estudiar variables aleatorias y distribuciones de probabilidad discretas, así como de los conceptos de valor esperado y varianza para este tipo de variables. En particular, nos ocuparemos de conocer en detalle algunas de las distribuciones discretas de mayor aplicación, tales como las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa y de Poisson. Este módulo también tendrá una duración de dos semanas.
What's included
8 videos5 assignments
En este módulo cubriremos variables aleatorias y distribuciones de probabilidad continuas, así como los conceptos de valor esperado y varianza para este tipo de variables. En particular, nos ocuparemos de conocer en detalle algunas de las distribuciones continuas de mayor aplicación, tales como las distribuciones Uniforme, Exponencial y Normal. Como los módulos anteriores, este módulo también tendrá una duración de 2 semanas.
What's included
10 videos1 reading5 assignments1 discussion prompt
Prepare for a degree
Taking this course by Universidad de los Andes may provide you with a preview of the topics, materials and instructors in a related degree program which can help you decide if the topic or university is right for you.
Instructors

Offered by
Why people choose Coursera for their career

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Learner reviews
- 5 stars
81.66%
- 4 stars
16.11%
- 3 stars
1.66%
- 2 stars
0.55%
- 1 star
0%
Showing 3 of 180
Reviewed on Oct 19, 2022
Excelente curso para aprender la probabilidad y estadistica.
Reviewed on Oct 28, 2020
Mil gracias maestra Astrid, Daniela y Mario, mil Gracias Coursera.
Reviewed on Feb 4, 2021
Excelente curso, lleno de herramientas claves para la solución de problemas.
Explore more from Data Science

Johns Hopkins University

University of Colorado Boulder

University of Colorado Boulder

Dartmouth College

