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Ciencia de Datos |
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Estadística para el Análisis de Data usando Excel y R
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Descripción General:
Este curso está diseñado para proporcionar a los participantes una comprensión profunda de los conceptos fundamentales de la estadística y su aplicación práctica en el análisis de datos utilizando Excel y RStudio (Informática Avanzada). A lo largo de las diferentes unidades, los estudiantes aprenderán desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de modelado, permitiéndoles manejar y analizar datos de manera efectiva.
Unidades del Curso:
Unidad 0: Introducción y Preparación para el Curso
Introducción a la Estadística: Familiarización con los conceptos básicos y la importancia de la estadística en el análisis de datos.
Hojas de Cálculo: Introducción a las hojas de cálculo como herramienta fundamental para el manejo de datos.
R y RStudio: Configuración y uso inicial de R y RStudio para el análisis estadístico.
Unidad 1: Data, Frecuencias y Distribuciones
Datos: Tipos de datos y métodos de recolección.
Frecuencias: Cálculo y representación de frecuencias.
Gráficos y Distribuciones: Creación e interpretación de gráficos estadísticos y distribuciones de datos.
Mediciones: Conceptos de medidas centrales (media, mediana, moda) y de dispersión (varianza, desviación estándar).
Rangos: Cálculo de rangos y percentiles.
Ploteo: Técnicas de visualización de datos utilizando gráficos en Excel y R.
Unidad 2: Distribución Normal
Distribución Normal: Características y aplicación de la distribución normal en el análisis de datos.
Desviación Estándar: Importancia y cálculo de la desviación estándar.
Número Z: Uso del número Z para la estandarización y comparación de datos.
Unidad 3: Estadística Relacional
Correlaciones Lineales: Análisis de la relación entre dos variables mediante la correlación lineal.
Tablas de Contingencia: Construcción e interpretación de tablas de contingencia para el análisis de datos categóricos.
Probabilidad Condicional: Conceptos y aplicaciones de la probabilidad condicional en el análisis de datos.
Unidad 4: Modelos y Funciones
Modelos Lineales: Creación y análisis de modelos de regresión lineal.
Modelos Exponenciales: Aplicación de modelos exponenciales en el análisis de crecimiento y decaimiento.
Modelos Logísticos: Uso de modelos logísticos para el análisis de datos categóricos y probabilidades.
Metodología:
El curso combinará teoría con prácticas aplicadas, utilizando Excel para el análisis inicial y R para técnicas más avanzadas. Los estudiantes trabajarán en proyectos prácticos que refuercen los conceptos aprendidos y desarrollen habilidades analíticas.
Objetivos del Curso:
- Adquirir conocimientos fundamentales de estadística.
- Aprender a utilizar Excel y R para el análisis de datos.
- Desarrollar habilidades para interpretar y visualizar datos.
- Aplicar técnicas estadísticas avanzadas en problemas reales.
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Profesores Responsables
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