El curso de Análisis Bayesiano ofrece una introducción rigurosa y aplicada a la inferencia estadística desde el enfoque bayesiano, con énfasis en su relevancia para la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. A través de modelos probabilísticos, redes bayesianas y programación en R, el alumnado aprenderá a construir sistemas de predicción e inferencia robustos en entornos de incertidumbre. Se abordan tanto los fundamentos teóricos como aplicaciones prácticas en clasificación supervisada, modelado causal y toma de decisiones basada en datos.

(1) Entender el paradigma bayesiano en el contexto del análisis de datos.

(2) Inferir y predecir a través de técnicas Bayesianda.

(3) Conocer y aplicar modelos Bayesianos usados en Ciencia de Datos.

(1) Fundamentos de la Estadística Bayesiana

(2) Modelos con un parámetro desconocido: proporciones y datos gaussianos

(3) Redes Bayesianas

(4) Las Redes Bayesianas como técnicas de clasificación. Aprendizaje supervisado: Clasificador Naive Bayes.