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Análisis estadístico y modelado
Pruebas de hipótesis: t-tests, ANOVA, chi-cuadrado
Regresión: lineal, logística y múltiple
Métodos avanzados: clustering, PCA, series temporales y modelos mixtos
Diagnóstico, validación e interpretación de modelos
Tablas, gráficos e informes listos para publicación
IA y machine learning
Anotación y etiquetado de datos
Entrenamiento y evaluación de modelos ML
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