Summary  
This chapter introduces pattern matching as a way to dispatch inputs to the correct function implementation based on their shape or value, enabling concise and expressive branching logic.  

General domain of usage  
Data processing

Construya una base sólida en estadística utilizando Python. Aprenda conceptos estadísticos esenciales y aplíquelos a través de NumPy y pandas. Avance desde medidas básicas como la media y la varianza hasta pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y obtención de conclusiones basadas en datos mediante práctica práctica.

Descubra los principios estadísticos fundamentales, incluidos los tipos de datos, las medidas de tendencia central y las diferencias clave entre muestras y poblaciones.

Aprenda a calcular e interpretar la media, mediana y moda utilizando Python. Practique estas operaciones con pandas para analizar conjuntos de datos reales.

Comprender cómo la varianza y la desviación estándar miden la dispersión de los datos. Aprender a calcular ambas manualmente y utilizando herramientas de Python.

Explora cómo la covarianza y la correlación describen las relaciones entre variables. Practica el cálculo y la comparación de ambas métricas en Python.

Domina los intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales. Utiliza NumPy, pandas y bibliotecas de visualización para calcular e interpretar intervalos con datos reales.

Aprenda los fundamentos de las pruebas de hipótesis y la prueba t. Comprenda cómo diseñar, realizar e interpretar pruebas utilizando Python para respaldar decisiones basadas en datos.

Emparejar las Funciones

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