Curso de Estadística para Data Science y análisis de negocios

Este curso está diseñado para proporcionarte los fundamentos estadísticos necesarios para abordar los desafíos del análisis de datos en el ámbito de la ciencia de datos y los negocios. A lo largo de este programa, exploraremos una variedad de conceptos estadísticos, técnicas de análisis y herramientas prácticas que te ayudarán a entender y manipular datos de manera efectiva.

La ciencia de datos, también conocida como data science, es un campo interdisciplinario que se centra en extraer conocimiento y entendimiento de conjuntos de datos complejos. Combina diversos enfoques, incluyendo estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático, visualización de datos y programación, con el objetivo de obtener información útil y tomar decisiones fundamentadas.

La estadística proporciona las herramientas necesarias para comprender los datos en un nivel más profundo, lo que permite a los profesionales de Data Science extraer información significativa y tomar decisiones fundamentadas basadas en evidencia. Por lo que comprender la variabilidad y la incertidumbre en los datos es importante ya que permite a los analistas de negocios identificar áreas de mejora y optimizar procesos para aumentar la eficiencia y reducir costos para los negocios.

Nuestro curso de Estadística para Data Science y análisis de negocios, con una duración de 8 horas y modalidad online, te ofrece una metodología innovadora y efectiva para que puedas adquirir conocimientos desde la comodidad de tu hogar y a tu propio ritmo. A través de una plataforma virtual interactiva, tendrás acceso a una amplia variedad de recursos educativos, como material didáctico, videos explicativos y evaluaciones prácticas.

Durante el curso, contarás con el acompañamiento constante de nuestros experimentados instructores, quienes estarán disponibles para resolver tus dudas y brindarte la orientación necesaria a lo largo de tu aprendizaje. Además, podrás participar en foros de discusión con otros estudiantes, lo que fomentará el intercambio de conocimientos y experiencias.

Nuestra metodología online te permitirá organizar tu tiempo de estudio de manera flexible, adaptándolo a tu horario y compromisos personales. Así, podrás aprovechar al máximo cada hora de formación, listo para enfrentar los desafíos de este emocionante campo laboral. ¡Inscríbete ahora!

Módulo 1: Datos muestrales o poblacionales

Unidad 1: Conceptos básicos de muestras y poblaciones:

1.1. Definición y diferenciación entre población y muestra.

1.2. Tipos de muestras: aleatorias, estratificadas, sistemáticas, etc.

1.3. Importancia de la representatividad de la muestra para la inferencia estadística en Data Science y análisis de negocios.

Unidad 2: Técnicas de muestreo y su aplicación:

2.1. Métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico.

2.2. Ventajas y desventajas de cada técnica de muestreo.

2.3. Ejemplos prácticos de cómo seleccionar la técnica de muestreo adecuada según el contexto y los recursos disponibles.

Unidad 3: Distribuciones de probabilidad y estimación:

3.1. Distribución de la media muestral y del error estándar.

3.2. Teorema del límite central y su implicación en la inferencia estadística.

3.3. Métodos de estimación de parámetros poblacionales utilizando muestras, como el intervalo de confianza y la estimación puntual.

Unidad 4: Errores muestrales y su manejo:

4.1. Tipos de errores en la estimación muestral: error muestral y error no muestral.

4.2. Estrategias para reducir el error muestral, como el aumento del tamaño muestral y la mejora del diseño de muestreo.

4.3. Casos de estudio y ejercicios prácticos para comprender cómo los errores pueden afectar la validez de los resultados en análisis de datos y toma de decisiones empresariales.

Unidad 5: Tamaño de muestra y diseño experimental:

5.1. Métodos para determinar el tamaño óptimo de la muestra.

5.2. Consideraciones sobre el diseño experimental en la recopilación de datos.

5.3. Análisis de casos reales para evaluar cómo el tamaño de muestra y el diseño experimental impactan en la precisión y validez de los resultados en contextos de Data Science y análisis de negocios.

Módulo 2: Fundamentos de la estadística descriptiva

Unidad 1: Introducción a la estadística descriptiva:

1.1. Definición de estadística descriptiva y su importancia en Data Science y análisis de negocios.

1.2. Conceptos básicos: variables, tipos de datos, medidas de tendencia central y dispersión.

1.3. Ejemplos prácticos para comprender cómo la estadística descriptiva se aplica en la descripción y resumen de conjuntos de datos.

Unidad 2: Medidas de tendencia central:

2.1. Media aritmética, mediana y moda: definición, cálculo y aplicación en la descripción de conjuntos de datos.

2.2. Interpretación de cada medida de tendencia central en diferentes contextos empresariales y de análisis de datos.

2.3. Ejercicios prácticos para calcular y comparar las medidas de tendencia central en conjuntos de datos reales.

Unidad 3: Medidas de dispersión y variabilidad:

3.1. Desviación estándar, varianza y rango intercuartílico: definición y cálculo.

3.2. Importancia de las medidas de dispersión en la comprensión de la variabilidad de los datos.

3.3. Aplicaciones prácticas para evaluar la consistencia y la dispersión de los datos en escenarios empresariales y de Data Science.

Unidad 4: Visualización de datos:

4.1. Tipos de gráficos y diagramas para representar datos: histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de caja, entre otros.

4.2. Selección de gráficos adecuados para diferentes tipos de datos y objetivos de análisis.

4.3. Casos de estudio y ejemplos prácticos para interpretar visualmente conjuntos de datos y comunicar hallazgos de manera efectiva.

Unidad 5: Análisis exploratorio de datos:

5.1. Métodos para explorar y analizar la estructura de los datos.

5.2. Identificación de valores atípicos, distribuciones y patrones en los datos.

5.3. Utilización de herramientas y técnicas estadísticas para obtener información inicial sobre conjuntos de datos antes de realizar análisis más avanzados.

Módulo 3: Medidas de tendencia central, asimetría y variabilidad

Unidad 1: Medidas de tendencia central:

1.1. Concepto de medidas de tendencia central: media, mediana y moda.

1.2. Cálculo y aplicación de cada medida en la descripción de conjuntos de datos.

1.3. Comparación de las medidas de tendencia central y sus usos en diferentes escenarios de análisis de datos y negocios.

Unidad 2: Asimetría y sesgo en los datos:

2.1. Definición de asimetría y sesgo en la distribución de datos.

2.2. Identificación y cálculo de la asimetría utilizando medidas como el coeficiente de asimetría de Pearson y el coeficiente de asimetría de Fisher.

2.3. Interpretación de la asimetría y su impacto en la interpretación de los datos en contextos de Data Science y análisis de negocios.

Unidad 3: Medidas de variabilidad:

3.1. Concepto de variabilidad en los datos y su importancia en el análisis estadístico.

3.2. Cálculo de medidas de variabilidad como la desviación estándar, la varianza y el rango.

3.3. Aplicación de las medidas de variabilidad en la comprensión de la dispersión de datos y la evaluación de la consistencia de los mismos.

Unidad 4: Coeficiente de variación y su interpretación:

4.1. Definición y cálculo del coeficiente de variación como una medida de la variabilidad relativa en relación con la media.

4.2. Utilización del coeficiente de variación para comparar la variabilidad entre diferentes conjuntos de datos o subgrupos.

4.3. Ejemplos prácticos de cómo el coeficiente de variación puede ser útil en la evaluación de riesgos y en la toma de decisiones empresariales.

Unidad 5: Aplicaciones prácticas y casos de estudio:

5.1. Análisis de casos reales donde se apliquen medidas de tendencia central, asimetría y variabilidad en escenarios empresariales y de Data Science.

5.2. Resolución de problemas y ejercicios prácticos para afianzar los conceptos aprendidos y su aplicación en situaciones del mundo real.

5.3. Discusión sobre cómo estas medidas pueden proporcionar información valiosa para la toma de decisiones estratégicas en diversos campos empresariales.

Módulo 4: Distribuciones

Unidad 1: Introducción a las distribuciones de probabilidad:

1.1. Definición de distribuciones de probabilidad y su importancia en estadística y análisis de datos.

1.2. Diferenciación entre distribuciones discretas y continuas.

1.3. Ejemplos de distribuciones comunes, como la distribución normal, binomial, Poisson, y uniforme.

Unidad 2: Distribución normal:

2.1. Características de la distribución normal y su importancia en estadística.

2.2. Cálculo de probabilidades utilizando la distribución normal estándar y sus propiedades.

2.3. Aplicaciones prácticas en la modelización de fenómenos naturales y sociales.

Unidad 3: Distribución binomial:

3.1. Definición de la distribución binomial y sus parámetros.

3.2. Cálculo de probabilidades binomiales y su interpretación en situaciones de ensayos de Bernoulli.

3.3. Ejemplos de aplicación en problemas de toma de decisiones y análisis de resultados binarios.

Unidad 4: Distribución de Poisson:

4.1. Características de la distribución de Poisson y su relación con eventos raros.

4.2. Cálculo de probabilidades de ocurrencia de eventos en intervalos de tiempo o espacio.

4.3. Aplicaciones en la modelización de fenómenos como la tasa de llegada de clientes, errores de impresión, entre otros.

Unidad 5: Distribución uniforme:

5.1. Definición de la distribución uniforme y sus propiedades.

5.2. Cálculo de probabilidades en intervalos específicos de la distribución uniforme.

5.3. Utilización de la distribución uniforme en problemas de asignación de recursos y simulaciones.

Módulo 5: Estimadores y estimados

Unidad 1: Introducción a los estimadores y estimados:

1.1. Definición de estimadores como funciones de los datos muestrales utilizados para estimar parámetros poblacionales.

1.2. Diferenciación entre estimador puntual y estimador por intervalo.

1.3. Ejemplos de cómo los estimadores se aplican en la inferencia estadística y el análisis de datos en el contexto empresarial.

Unidad 2: Propiedades deseables de los estimadores:

2.1. Sesgo, eficiencia y consistencia como propiedades fundamentales de los estimadores.

2.2. Explicación de cada propiedad y su importancia en la selección y evaluación de estimadores.

2.3. Ejemplos prácticos para ilustrar cómo identificar estimadores óptimos en diferentes situaciones.

Unidad 3: Estimación puntual:

3.1. Definición de estimación puntual como el proceso de obtener un único valor como estimación de un parámetro desconocido.

3.2. Métodos de estimación puntual, como el método de los momentos, el método de máxima verosimilitud, entre otros.

3.3. Ejercicios prácticos para calcular estimaciones puntuales y evaluar su adecuación en situaciones reales de análisis de datos.

Unidad 4: Estimación por intervalo:

4.1. Concepto de intervalo de confianza como un rango de valores que contiene al parámetro poblacional con cierto nivel de confianza.

4.2. Construcción de intervalos de confianza utilizando diferentes distribuciones de probabilidad y métodos de estimación.

4.3. Aplicaciones de los intervalos de confianza en la toma de decisiones empresariales y el análisis de riesgos.

Unidad 5: Comparación de estimadores y selección de modelos:

5.1. Métodos para comparar la calidad de diferentes estimadores, como la varianza del estimador y la eficiencia relativa.

5.2. Criterios de selección de modelos, como el criterio de información de Akaike (AIC) y el criterio de información bayesiano (BIC).

5.3. Estudio de casos y ejemplos prácticos para entender cómo seleccionar los estimadores más adecuados para un análisis de datos específico.

Módulo 6: Intervalos de confianza

Unidad 1: Conceptos básicos de intervalos de confianza:

1.1. Definición de intervalo de confianza y su importancia en la inferencia estadística.

1.2. Interpretación intuitiva: qué representa un intervalo de confianza y cómo se relaciona con la estimación de parámetros poblacionales.

1.3. Ejemplos prácticos para ilustrar la interpretación de intervalos de confianza en contextos empresariales y de Data Science.

Unidad 2: Cálculo de intervalos de confianza para la media:

2.1. Métodos para calcular intervalos de confianza para la media poblacional utilizando la distribución normal o la distribución t de Student.

2.2. Consideraciones sobre el tamaño de la muestra y el nivel de confianza en la determinación del intervalo.

2.3. Ejercicios prácticos para calcular e interpretar intervalos de confianza para la media en conjuntos de datos reales.

Unidad 3: Intervalos de confianza para proporciones y otras medidas:

3.1. Métodos para calcular intervalos de confianza para proporciones y otros parámetros de interés, como la varianza.

3.2. Comparación de diferentes enfoques de cálculo de intervalos de confianza y sus aplicaciones en diferentes contextos.

3.3. Ejemplos prácticos para calcular e interpretar intervalos de confianza para proporciones y otras medidas relevantes en análisis de datos y toma de decisiones empresariales.

Unidad 4: Factores que afectan la precisión de los intervalos de confianza:

4.1. Impacto del tamaño de la muestra en la amplitud del intervalo de confianza.

4.2. Relación entre el nivel de confianza y la precisión del intervalo.

4.3. Estrategias para mejorar la precisión de los intervalos de confianza mediante el aumento del tamaño de la muestra u otros enfoques.

Unidad 5: Aplicaciones prácticas de los intervalos de confianza:

5.1. Utilización de intervalos de confianza en la toma de decisiones empresariales y la evaluación de resultados de experimentos.

5.2. Casos de estudio y ejemplos reales de cómo los intervalos de confianza pueden informar sobre la incertidumbre en los datos y ayudar a tomar decisiones fundamentadas.

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