Introducción a la estadística. Gráficas; “pivot tables”, interacción entre los datos. Conceptos básicos de probabilidad, probabilidad condicional, árboles de decisión, variables aleatorias discretas y continuas. Aplicación del algoritmo NaiveBayes para clasificación supervisada. Distribuciones de probabilidad y sus propiedades, entre ellas distribución Normal y Binomial. Introducción a la selección de muestras, y diseño de experimentos.