Curso para aprender simulaciones Monte Carlo en Python GRATIS

La simulación Monte Carlo es un método para modelar y analizar sistemas complejos mediante la generación de muestras aleatorias y cálculos estadísticos. Se utilizan comúnmente en campos como las finanzas, la ingeniería y la física para estudiar fenómenos que implican aleatoriedad o incertidumbre.

Varias bibliotecas están disponibles en Python para realizar simulaciones de Monte Carlo. Una biblioteca popular es el módulo aleatorio, que forma parte de la biblioteca estándar de Python y proporciona funciones para generar muestras y números aleatorios.

Este curso práctico presenta la simulación Monte Carlo y sus aplicaciones. Las simulaciones de Monte Carlo se utilizan para estimar varios resultados de eventos inciertos, y las bibliotecas de Python como SciPy y NumPy hacen que sea rápido y fácil crear sus propias simulaciones.

A medida que aprenda cada paso de la creación de una simulación, aplicará estas habilidades para ejecutar simulaciones de Monte Carlo basadas en principios en un conjunto de datos de pacientes diabéticos y utilizará los resultados de las simulaciones para comprender cómo las diferentes variables afectan el desarrollo de la diabetes.

Lo que aprenderás:

• Introducción a las simulaciones de Monte Carlo
• Cimientos para Montecarlo
• Simulación basada en principios de Monte Carlo
• Comprobación de modelos e interpretación de resultados.

Revisará las distribuciones de probabilidad y aprenderá a elegir la distribución adecuada para sus simulaciones, además de descubrir la importancia de la correlación de entrada y el análisis de sensibilidad del modelo.

Finalmente, aprenderá cómo comunicar los resultados de sus simulaciones utilizando la popular biblioteca de visualización Seaborn.

Este curso se encuentra disponible en la plataforma de Datacamp.

Si quieres acceder al curso puedes usar este enlace.