Ciencia de Datos
Estadística bayesiana con PyMC
Calculas tu primera estimación con NumPy y terminas armando un modelo jerárquico de radon en PyMC. Si ya programas en Python y conoces NumPy, estás listo.
$399 MXN · pago único
Sin crear cuenta · Pago seguro con Stripe · Acceso inmediato a tu correo
Ve 4 lecciones gratis →# requisitos
¿Es para mí?
Necesitas
- Python básico (funciones, listas, bucles)
- NumPy básico (arreglos y operaciones con ellos)
No necesitas
- Ser matemático
- Saber estadística bayesiana de antemano
- Haber usado PyMC o ArviZ antes
# proyectos
Lo que vas a construir
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Modelo jerárquico de radon
Construyes un modelo jerárquico con pooling parcial en PyMC y lo comparas con LOO.
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Primer modelo Beta-Bernoulli
Planteas tu primer modelo en PyMC, revisas tus priors y recuperas parámetros de datos simulados.
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Regresión lineal bayesiana
Ajustas una regresión paso a paso y diagnosticas el resultado con ArviZ.
# temario
¿Qué vas a aprender?
01 Fundamentos de la inferencia bayesiana 8 lecciones
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La búsqueda del vuelo AF447 4:55
- Introducción a la estadística bayesiana preview gratis
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Frecuentista vs. bayesiano 7:00
- Teorema de Bayes preview gratis
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Bayes aplicado: pruebas diagnósticas y tasas base 15:00
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Distribuciones de probabilidad para modelar 11:08
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Quiz: fundamentos bayesianos 5:00
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Posterior por cuadrícula con NumPy 20:00
02 Primer modelo en PyMC 7 lecciones
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Laplace y la proporción de nacimientos de niños 4:38
- Introducción a PyMC preview gratis
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Configuración del entorno PyMC 8:00
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Guía de distribuciones para modelar en PyMC 20:00
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Elegir priors y revisarlos con prior predictive 4:43
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Simular datos y recuperar parámetros 4:14
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Notebook: primer modelo Beta-Bernoulli 20:00
03 Inferencia MCMC y diagnóstico 7 lecciones
- Metropolis y el origen de MCMC preview gratis
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Técnicas de inferencia en PyMC 13:13
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Resumen del posterior: HDI, R-hat y ESS 7:30
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Divergencias: qué son y cómo corregirlas 4:36
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Interpretación de resultados bayesianos 14:17
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Quiz: inferencia y diagnóstico 5:00
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Notebook: diagnóstico y visualización con ArviZ 18:20
04 Regresión, modelos jerárquicos y aplicaciones 8 lecciones
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Efron, Morris y los promedios de bateo 4:39
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Aplicaciones de modelos bayesianos 10:42
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Casos de estudio: test A/B y otras aplicaciones 7:40
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Regresión lineal bayesiana en PyMC 5:41
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Notebook: regresión lineal bayesiana paso a paso 19:30
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Modelos jerárquicos y pooling parcial 5:58
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Comparar modelos con LOO 4:31
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Proyecto: modelo jerárquico de radon 20:00
# quién enseña
Guillermo Izquierdo Colin
Fundador de PyPro
Uso Python todos los días en el trabajo para medir, modelar y automatizar. En PyPro enseño ese mismo trabajo, sin relleno: código que corre y proyectos que puedes mostrar. Si el contenido no cubre tu duda, te respondo en Discord.
- Maestría en ingeniería financiera
- Más de 10 años de experiencia
- Dirige analítica de marketing en una empresa de medios
- Construyó pypro.mx
# dudas
Preguntas frecuentes
¿Necesito crear una cuenta?
No. Pagas y te llega el acceso a tu correo.
¿Cómo puedo pagar?
Con tarjeta a través de Stripe.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
Acceso permanente, a tu ritmo.
¿Incluye certificado?
Sí, verificable.
¿Qué herramientas uso en el curso?
Python con NumPy, PyMC para plantear y ajustar modelos y ArviZ para diagnosticarlos y visualizarlos. Hay una lección dedicada a configurar tu entorno de PyMC.
¿Necesito saber estadística o probabilidad antes?
No hace falta saber estadística bayesiana. El curso arranca con el teorema de Bayes, la comparación entre enfoque frecuentista y bayesiano y las distribuciones de probabilidad que vas a usar para modelar.
¿Tengo que entender a fondo cómo funciona MCMC?
No. Aprendes la idea detrás de MCMC y, sobre todo, a leer sus diagnósticos: HDI, R-hat, ESS y divergencias, y qué hacer cuando algo sale mal.
¿Para qué me sirve en el trabajo?
Para reportar la incertidumbre de tus estimaciones en lugar de un solo número. El curso incluye casos como tests A/B, regresión y modelos jerárquicos.
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