Sobre el proyecto

Este repositorio acompaña al libro *Probability and Statistics for Data Science*, y ofrece una introducción autocontenida a los conceptos fundamentales. Incluye un PDF gratuito, 103 cuadernos de Jupyter que utilizan 23 conjuntos de datos del mundo real, 118 vídeos con diapositivas y soluciones a 200 ejercicios. Los temas abarcan probabilidad (métodos empíricos, condicionales y de Monte Carlo), variables discretas/continuas (distribuciones, estimación, cadenas de Markov), análisis multivariante, promediado, correlación, contraste de hipótesis, PCA/modelos de bajo rango y regresión/clasificación (lineal, logística, árboles, redes neuronales). Todos los materiales son prácticos, con implementaciones en Python para un aprendizaje aplicado.