¿Cuáles son los conceptos estadísticos básicos que se deberían saber para empezar a estudiar Data Science?

Media y Mediana: La media (o promedio) de un conjunto de datos se calcula sumando todos los valores y dividiéndolos por el número total de valores. Por ejemplo, si tenemos los números 2, 4, 6 y 8, la media sería (2 + 4 + 6 + 8) / 4 = 5. La mediana es el valor central de un conjunto de datos cuando se ordenan de menor a mayor. Si el número de datos es impar, la mediana es simplemente el valor en la posición central. Si el número de datos es par, la mediana es la media de los dos valores centrales.
Desviación Estándar y Varianza: La varianza es una medida de la dispersión de un conjunto de datos, calculada como la media de las diferencias al cuadrado entre cada valor y la media. Cuanto mayor sea la varianza, más dispersos estarán los datos. La desviación estándar es simplemente la raíz cuadrada de la varianza y proporciona una medida de dispersión en las mismas unidades que los datos originales.
Distribución Normal: La distribución normal, también conocida como distribución gaussiana, es una distribución de probabilidad continua que es simétrica y se caracteriza por su forma de campana. Está completamente determinada por su media y su desviación estándar. La mayoría de los datos en la naturaleza siguen una distribución normal, lo que la hace muy útil en estadística y análisis de datos.
Distribuciones de Probabilidad: Las distribuciones de probabilidad describen la probabilidad de ocurrencia de cada valor en un conjunto de datos. Algunas distribuciones comunes incluyen la distribución binomial (que describe experimentos con dos resultados posibles), la distribución de Poisson (para modelar eventos raros) y la distribución exponencial (para modelar el tiempo entre eventos en un proceso de Poisson).
Estadística Descriptiva: La estadística descriptiva incluye técnicas para resumir y describir conjuntos de datos, como calcular medidas de tendencia central (media, mediana, moda), medidas de dispersión (varianza, desviación estándar) y representaciones gráficas (histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de caja, etc.).
Estadística Inferencial: La estadística inferencial se refiere al proceso de sacar conclusiones sobre una población basándose en una muestra de datos. Esto incluye estimación de parámetros, pruebas de hipótesis y construcción de intervalos de confianza.
Regresión: La regresión es una técnica estadística utilizada para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Puede ser simple (con una sola variable independiente) o múltiple (con varias variables independientes).
Probabilidad: La probabilidad es una medida de la certeza o posibilidad de que ocurra un evento. Se expresa como un número entre 0 y 1, donde 0 significa que el evento no ocurrirá y 1 significa que ocurrirá con certeza.
Teorema del límite central: El teorema del límite central establece que, bajo ciertas condiciones, la distribución de la media de una muestra grande de variables aleatorias independientes tiende a una distribución normal, independientemente de la distribución subyacente de las variables.
Muestreo: El muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población más grande con el fin de hacer inferencias sobre la población en su conjunto. Los métodos de muestreo incluyen el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados, entre otros.

¿Qué tienen que ver las Campanas de Gauss o la validación de hipótesis con el Data Science?

Las campanas de Gauss, que se refieren a la forma de la distribución normal, y la validación de hipótesis son dos conceptos clave en el campo del Data Science debido a su aplicación en el análisis de datos y la toma de decisiones basadas en datos. Te explicamos cómo están relacionados con el Data Science:

Distribución Normal (Campana de Gauss):En Data Science, se encuentran con frecuencia conjuntos de datos que se distribuyen normalmente. Esto significa que muchos fenómenos en la naturaleza y en la sociedad siguen esta distribución, lo que la convierte en una herramienta fundamental para modelar y comprender datos en diferentes dominios. La distribución normal es útil en Data Science porque proporciona información sobre la probabilidad de ocurrencia de diferentes valores en un conjunto de datos. Esto es esencial para comprender la variabilidad de los datos, estimar parámetros y realizar inferencias estadísticas.
Validación de Hipótesis: La validación de hipótesis es un proceso estadístico mediante el cual se evalúa la validez de una afirmación sobre una población utilizando datos de una muestra. En Data Science, la validación de hipótesis se utiliza para tomar decisiones informadas basadas en datos y para probar las suposiciones sobre los datos. Por ejemplo, en análisis de A/B testing, se puede usar la validación de hipótesis para determinar si existe una diferencia significativa entre dos grupos (A y B) en una métrica específica, como la tasa de clics en un sitio web.

Tanto la distribución normal como la validación de hipótesis son conceptos esenciales en Data Science porque proporcionan herramientas y técnicas para comprender y analizar datos, tomar decisiones informadas y extraer conclusiones significativas a partir de conjuntos de datos. Estos conceptos son fundamentales para la práctica del Data Science en diversos campos, incluyendo el análisis de negocios, la investigación científica, la inteligencia artificial, entre otros.