Curso de Estadística descriptiva – RStudio y Python

Nuestro curso de Estadística Descriptiva está diseñado para llevar a los estudiantes en un viaje desde los fundamentos básicos hasta la comprensión avanzada de los datos. Exploraremos cómo describir y visualizar conjuntos de datos, identificar tendencias, medidas de dispersión y centralidad, así como técnicas para representar gráficamente la información de manera efectiva.

La estadística descriptiva es el lenguaje universal de los datos. Nos permite comprender, resumir y comunicar información crucial sobre conjuntos de datos de manera clara y concisa. Desde el análisis de encuestas hasta la evaluación de riesgos financieros, la estadística descriptiva es una herramienta fundamental en campos tan diversos como la economía, la salud, la ingeniería y las ciencias sociales.

Tanto RStudio como Python son herramientas ampliamente utilizadas en el campo del análisis de datos. Aprender a usar estas herramientas te dará una ventaja significativa en el mercado laboral, ya que muchas empresas y organizaciones buscan profesionales que puedan trabajar con estas plataformas. Además, a medida que el campo del análisis de datos continúa evolucionando, es probable que Python y RStudio sigan siendo herramientas populares y en demanda en el futuro previsible.

Aprender a usar estas herramientas te preparará para una carrera exitosa en el campo del análisis de datos y te permitirá mantenerte al día con las últimas tendencias y tecnologías en el campo.

Nuestro curso de Estadística descriptiva, 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: Instalación y puesta a punto

Unidad 1: Introducción a RStudio

1.1. Breve historia y contexto de RStudio.

1.2. Funciones principales de RStudio en el análisis de datos.

1.3. Comparación con otros entornos de programación y análisis estadístico.

Unidad 2: Preparación para la instalación de RStudio

2.1. Requisitos de hardware y software.

2.2. Versiones disponibles de RStudio y diferencias entre ellas.

2.3. Descarga de R y RStudio desde fuentes confiables.

Unidad 3: Instalación de R

3.1. Pasos para la instalación de R en diferentes sistemas operativos: Windows, macOS y Linux.

3.2. Verificación de la instalación y resolución de problemas comunes.

Unidad 4: Instalación de RStudio

4.1. Descarga e instalación de RStudio Desktop.

4.2. Opciones de configuración durante la instalación.

4.3. Verificación de la instalación y solución de posibles errores.

Unidad 5: Configuración inicial de RStudio

5.1. Introducción a la interfaz de RStudio: paneles, consola, script y entorno de trabajo.

5.2. Personalización de la apariencia y las preferencias.

5.3. Breve introducción a los comandos básicos de R en la consola.

Módulo 2: Trabajar con github y los repostorios remotos

Unidad 1: Introducción a GitHub y Repositorios Remotos

1.1. Definición de GitHub y concepto de control de versiones.

1.2. Importancia de los repositorios remotos en colaboración y seguimiento de cambios.

1.3. Ventajas de usar GitHub para proyectos de análisis de datos.

Unidad 2: Creación de una Cuenta en GitHub

2.1. Registro en GitHub y configuración de perfil.

2.2. Exploración de las opciones de seguridad y privacidad de la cuenta.

2.3. Configuración de la autenticación de dos factores para mayor seguridad.

Unidad 3: Configuración de un Repositorio en GitHub

3.1. Creación de un nuevo repositorio en GitHub.

3.2. Definición del nombre, descripción y opciones de visibilidad del repositorio.

3.3. Clonación del repositorio en el entorno local para trabajar con él.

Unidad 4: Trabajar con Repositorios Remotos

4.1. Sincronización de cambios entre el repositorio local y remoto.

4.2. Envío de cambios al repositorio remoto (push).

4.3. Actualización del repositorio local con los cambios del remoto (pull).

Unidad 5: Colaboración y Gestión de Proyectos en GitHub

5.1. Invitación de colaboradores a un repositorio.

5.2. Gestión de problemas (issues) y solicitudes de extracción (pull requests).

5.3. Uso de ramas (branches) para el desarrollo colaborativo.

Módulo 3: Trabajando con R

Unidad 1: Introducción a R

1.1. Presentación de R: historia, características y ventajas.

1.2. Instalación y configuración inicial de R.

1.3. Introducción a la interfaz de RStudio para trabajar con R de manera eficiente.

Unidad 2: Estructuras de Datos en R

2.1. Vectores: creación, manipulación y operaciones básicas.

2.2. Matrices y data frames: características y manipulación.

2.3. Listas: creación y acceso a elementos.

Unidad 3: Manipulación de Datos con dplyr

3.1. Introducción al paquete dplyr y sus funciones principales.

3.2. Operaciones básicas de manipulación de datos: filtrado, selección, mutación y agrupación.

3.3. Uso de tuberías (%>%) para encadenar operaciones de manera eficiente.

Unidad 4: Visualización de Datos con ggplot2

4.1. Introducción a ggplot2: filosofía y estructura de gramática de gráficos.

4.2. Creación de gráficos de dispersión, líneas, barras y cajas.

4.3. Personalización de gráficos: ejes, leyendas, títulos y temas.

Unidad 5: Análisis Estadístico Descriptivo en R

5.1. Cálculo de medidas de tendencia central y dispersión.

5.2. Generación de tablas de frecuencia y gráficos para variables categóricas.

5.3. Exploración visual y numérica de la distribución de variables.

Módulo 4: Trabjando con Python

Unidad 1: Introducción a Python para Análisis de Datos

1.1. Breve introducción a Python y su ecosistema de análisis de datos.

1.2. Instalación de Python y configuración de un entorno de desarrollo.

1.3. Introducción a Jupyter Notebooks como entorno interactivo para el análisis de datos en Python.

Unidad 2: Estructuras de Datos en Python

2.1. Listas, tuplas y diccionarios: creación, indexación y manipulación.

2.2. Uso de arrays NumPy para operaciones numéricas eficientes.

2.3. Introducción a pandas para manejo de datos tabulares.

Unidad 3: Manipulación de Datos con pandas

3.1. Carga de datos desde diferentes fuentes: archivos CSV, Excel, bases de datos, etc.

3.2. Manipulación de datos: filtrado, selección, agrupación y transformación.

3.3. Lidiar con valores faltantes y datos duplicados.

Unidad 4: Visualización de Datos con matplotlib y seaborn

4.1. Creación de gráficos básicos: histogramas, gráficos de dispersión, líneas y barras.

4.2. Personalización de gráficos: etiquetas, colores, leyendas y estilos.

4.3. Uso de seaborn para crear gráficos estadísticos más avanzados.

Unidad 5: Análisis Estadístico Descriptivo en Python

5.1. Cálculo de medidas de tendencia central, dispersión y correlación.

5.2. Generación de tablas de frecuencia y gráficos para variables categóricas.

5.3. Exploración visual y numérica de la distribución de variables.

Módulo 5: Documentación con R Markdown

Unidad 1: Introducción a R Markdown

1.1. Qué es R Markdown y por qué es útil en el análisis de datos.

1.2. Instalación y configuración inicial de R Markdown.

1.3. Introducción a la sintaxis básica de R Markdown para la creación de documentos.

Unidad 2: Creación de Documentos Básicos

2.1. Creación de documentos simples: documentos de texto, informes y presentaciones.

2.2. Inclusión de texto, encabezados, listas y formatos de texto básicos.

2.3. Generación de tablas y gráficos básicos en documentos de R Markdown.

Unidad 3: Personalización de Documentos

3.1. Uso de temas y estilos predefinidos para cambiar la apariencia del documento.

3.2. Personalización de estilos de texto, títulos y subtítulos.

3.3. Inclusión de imágenes, enlaces y otros elementos multimedia en documentos de R Markdown.

Unidad 4: Incorporación de Código y Resultados

4.1. Inclusión de bloques de código R en documentos de R Markdown.

4.2. Ejecución de código R dentro del documento y visualización de resultados.

4.3. Personalización de la salida del código: gráficos, tablas y texto formateado.

Unidad 5: Publicación y Distribución de Documentos

5.1. Exportación de documentos a diferentes formatos: HTML, PDF, Word, entre otros.

5.2. Publicación en línea de documentos utilizando servicios como GitHub Pages o RPubs.

5.3. Distribución de documentos a través de correos electrónicos, repositorios y otras plataformas.

Módulo 6: Introducción a la representación gráfica

Unidad 1: Importancia de la Representación Gráfica en Estadística

1.1. Definición de representación gráfica y su papel en la exploración y presentación de datos.

1.2. Ventajas de utilizar gráficos para comprender patrones, tendencias y relaciones en los datos.

1.3. Ejemplos de malas prácticas y buenas prácticas en la visualización de datos.

Unidad 2: Tipos Básicos de Gráficos

2.1. Gráficos de dispersión: representación de la relación entre dos variables.

2.2. Histogramas: visualización de la distribución de una variable numérica.

2.3. Gráficos de barras y de sectores: representación de frecuencias de variables categóricas.

Unidad 3: Construcción de Gráficos en R

3.1. Introducción a ggplot2 y su gramática de gráficos.

3.2. Creación de gráficos de dispersión, histogramas, barras y sectores en R.

3.3. Personalización de gráficos: colores, etiquetas, títulos y leyendas.

Unidad 4: Construcción de Gráficos en Python

4.1. Introducción a matplotlib y seaborn para la visualización de datos en Python.

4.2. Creación de gráficos de dispersión, histogramas, barras y sectores en Python.

4.3. Personalización de gráficos: estilos, colores, etiquetas y leyendas.

Unidad 5: Selección de Gráficos adecuados

5.1. Consideraciones al elegir entre diferentes tipos de gráficos para representar diferentes tipos de datos.

5.2. Ejemplos de uso de gráficos en situaciones específicas: comparaciones, distribuciones, tendencias, relaciones, etc.

5.3. Evaluación crítica de gráficos existentes y recomendaciones para mejorar su efectividad.

Módulo 7: Data frames

Unidad 1: Introducción a los Data Frames

1.1. Definición de data frames y su estructura.

1.2. Importancia de los data frames en el análisis estadístico.

1.3. Ejemplos de situaciones en las que se utilizan data frames.

Unidad 2: Creación y Manipulación de Data Frames

2.1. Creación de data frames desde vectores, matrices y listas.

2.2. Acceso y manipulación de datos en un data frame: selección de columnas, filas y subconjuntos.

2.3. Agregar, eliminar y modificar columnas en un data frame.

Unidad 3: Operaciones Básicas con Data Frames

3.1. Sumarización de datos: cálculo de estadísticas descriptivas básicas.

3.2. Ordenamiento y clasificación de datos en un data frame.

3.3. Fusionar y combinar data frames.

Unidad 4: Limpieza y Preprocesamiento de Datos en Data Frames

4.1. Identificación y manejo de valores faltantes.

4.2. Detección y manejo de valores atípicos.

4.3. Conversión de tipos de datos y formatos en un data frame.

Unidad 5: Visualización de Datos con Data Frames

5.1. Creación de gráficos básicos a partir de data frames: histogramas, gráficos de dispersión, barras, etc.

5.2. Uso de funciones de visualización avanzadas para representar relaciones entre variables.

5.3. Personalización de gráficos para mejorar la legibilidad y la presentación.

Módulo 8: Estadística descriptiva con datos cualitativos

Unidad 1: Introducción a la Estadística Descriptiva Cualitativa

1.1. Definición de datos cualitativos y su importancia en el análisis estadístico.

1.2. Diferencia entre datos cualitativos y cuantitativos.

1.3. Tipos de variables cualitativas: nominales y ordinales.

Unidad 2: Medidas de Frecuencia y Proporción

2.1. Cálculo de frecuencias absolutas y relativas.

2.2. Interpretación de porcentajes y proporciones.

2.3. Uso de tablas de contingencia para analizar la relación entre variables cualitativas.

Unidad 3: Representación Gráfica de Datos Cualitativos

3.1. Gráficos de barras y diagramas de sectores para representar frecuencias.

3.2. Gráficos de barras apiladas y de mosaico para comparar distribuciones de frecuencia.

3.3. Uso de diagramas de cajas (boxplots) para visualizar la distribución de variables ordinales.

Unidad 4: Medidas de Tendencia Central y Dispersión

4.1. Cálculo de la moda como medida de tendencia central.

4.2. Interpretación del rango y la desviación estándar para evaluar la dispersión de los datos.

4.3. Comparación de distribuciones cualitativas utilizando medidas resumen.

Unidad 5: Análisis Exploratorio de Datos Cualitativos

5.1. Identificación de valores atípicos y valores perdidos en datos cualitativos.

5.2. Interpretación de patrones y tendencias en distribuciones de frecuencia.

5.3. Uso de software estadístico para realizar análisis descriptivos avanzados de datos cualitativos.

Módulo 9: Estadística descriptiva con datos ordinales

Unidad 1: Introducción a los Datos Ordinales

1.1. Definición de datos ordinales y ejemplos en diferentes contextos.

1.2. Diferenciación entre datos ordinales, nominales y de intervalo.

1.3. Importancia de la escala de medición ordinal en la interpretación de los datos.

Unidad 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Ordinales

2.1. Revisión de las medidas de tendencia central: moda, mediana y media.

2.2. Aplicación de estas medidas a datos ordinales.

2.3. Interpretación de las medidas de tendencia central en función de la escala ordinal.

Unidad 3: Medidas de Dispersión para Datos Ordinales

3.1. Concepto de dispersión y su importancia en la descripción de datos ordinales.

3.2. Cálculo de rangos y desviación media absoluta.

3.3. Interpretación de las medidas de dispersión en el contexto de los datos ordinales.

Unidad 4: Representación Gráfica de Datos Ordinales

4.1. Uso de gráficos de barras y gráficos de puntos para datos ordinales.

4.2. Interpretación de los gráficos en función de la escala ordinal.

4.3. Personalización de los gráficos para mejorar la claridad y la comunicación visual.

Unidad 5: Análisis Exploratorio de Datos Ordinales

5.1. Exploración de la distribución de datos ordinales.

5.2. Análisis de frecuencias y tablas de contingencia.

5.3. Uso de pruebas estadísticas no paramétricas adecuadas para datos ordinales.

Módulo 10: Estadística descriptiva con datos cuantitativos

Unidad 1: Introducción a los Datos Ordinales

1.1. Definición de datos ordinales y ejemplos en diferentes contextos.

1.2. Diferenciación entre datos ordinales, nominales y de intervalo.

1.3. Importancia de la escala de medición ordinal en la interpretación de los datos.

Unidad 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Ordinales

2.1. Revisión de las medidas de tendencia central: moda, mediana y media.

2.2. Aplicación de estas medidas a datos ordinales.

2.3. Interpretación de las medidas de tendencia central en función de la escala ordinal.

Unidad 3: Medidas de Dispersión para Datos Ordinales

3.1. Concepto de dispersión y su importancia en la descripción de datos ordinales.

3.2. Cálculo de rangos y desviación media absoluta.

3.3. Interpretación de las medidas de dispersión en el contexto de los datos ordinales.

Unidad 4: Representación Gráfica de Datos Ordinales

4.1. Uso de gráficos de barras y gráficos de puntos para datos ordinales.

4.2. Interpretación de los gráficos en función de la escala ordinal.

4.3. Personalización de los gráficos para mejorar la claridad y la comunicación visual.

Unidad 5: Análisis Exploratorio de Datos Ordinales

5.1. Exploración de la distribución de datos ordinales.

5.2. Análisis de frecuencias y tablas de contingencia.

5.3. Uso de pruebas estadísticas no paramétricas adecuadas para datos ordinales.

Módulo 11: Introducción a la regresión lineal

Unidad 1: Conceptos Básicos de Regresión Lineal

1.1. Definición de regresión lineal y sus componentes.

1.2. Introducción al modelo de regresión lineal simple.

1.3. Explicación del concepto de variables predictoras y variable de respuesta.

Unidad 2: Métodos de Estimación de Parámetros

2.1. Método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO).

2.2. Interpretación de los coeficientes de regresión.

2.3. Cálculo de las estimaciones de los parámetros utilizando software estadístico.

Unidad 3: Diagnóstico del Modelo de Regresión

3.1. Análisis de residuos: homogeneidad, normalidad, independencia y linealidad.

3.2. Detección de valores atípicos e influencia de observaciones.

3.3. Uso de gráficos y pruebas estadísticas para el diagnóstico del modelo.

Unidad 4: Interpretación y Evaluación del Modelo

4.1. Interpretación de los coeficientes de regresión y sus significados.

4.2. Evaluación de la bondad de ajuste del modelo: R cuadrado, R cuadrado ajustado, errores estándar de estimación.

4.3. Comparación de modelos y selección de variables predictoras.

Unidad 5: Aplicaciones de la Regresión Lineal

5.1. Ejemplos de aplicaciones en economía, ciencias sociales, ciencias naturales, entre otros.

5.2. Interpretación de los resultados de la regresión en el contexto de problemas reales.

5.3. Limitaciones y consideraciones al utilizar la regresión lineal.

Módulo 12: Distribuciones de probabilidad

Unidad 1: Introducción a las Distribuciones de Probabilidad

1.1. Definición de distribuciones de probabilidad.

1.2. Diferenciación entre distribuciones discretas y continuas.

1.3. Ejemplos de distribuciones de probabilidad comunes: binomial, normal, Poisson, etc.

Unidad 2: Distribuciones Discretas de Probabilidad

2.1. Distribución binomial: concepto, parámetros y propiedades.

2.2. Distribución de Poisson: características y aplicaciones.

2.3. Distribución geométrica: definición y cálculo de probabilidades.

Unidad 3: Distribuciones Continuas de Probabilidad

3.1. Distribución normal: propiedades, características y la regla empírica.

3.2. Distribución uniforme: definición y aplicaciones.

3.3. Distribución exponencial: concepto y uso en modelado de tiempos de espera.

Unidad 4: Propiedades y Parámetros de las Distribuciones

4.1. Media, mediana, moda y desviación estándar en distribuciones de probabilidad.

4.2. Interpretación de los parámetros en el contexto del problema.

4.3. Relación entre diferentes distribuciones y transformaciones.

Unidad 5: Aplicaciones de las Distribuciones de Probabilidad

5.1. Uso de distribuciones de probabilidad en la predicción y el modelado.

5.2. Aplicaciones en la gestión de riesgos, investigación científica, ingeniería, entre otros.

5.3. Interpretación de resultados basados en distribuciones de probabilidad en el análisis estadístico descriptivo.

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