Actualización en estadística con herramientas modernas
Este curso es crucial para profesionales que buscan actualizar y fortalecer sus habilidades en estadística aplicada, combinando teoría fundamental con herramientas prácticas modernas como R. A lo largo del curso, se profundiza en técnicas avanzadas como la regresión múltiple, el análisis de varianza (ANOVA) y el machine learning básico, proporcionando una comprensión integral de cómo tomar decisiones basadas en datos en diversos contextos de negocios y ciencia. El curso ofrece una experiencia de aprendizaje inmersiva, con ejercicios prácticos que permiten aplicar los conceptos a datasets reales, lo que garantiza la asimilación efectiva de cada tema.
El diferencial de este curso radica en su enfoque práctico y la metodología aplicada, que permite a los estudiantes no solo entender los conceptos, sino también utilizar herramientas estadísticas actuales y de alta demanda en el mercado laboral. A diferencia de los programas académicos tradicionales, que a menudo se enfocan más en la teoría, este curso permite una experiencia directa con datos reales y el uso de tecnologías emergentes, lo que asegura una preparación más dinámica y actualizada.
Dirigido a
El curso es adecuado para profesionales que se encuentran en el sector privado o público, con interés en optimizar su capacidad analítica y tomar decisiones informadas basadas en datos. Es ideal para aquellos que desean avanzar en sus carreras dentro del ámbito de análisis de datos, ciencia de datos, investigación aplicada o cualquier área en la que se requiera análisis cuantitativo avanzado.
Profesiones y Cargos
Analistas de Datos: Profesionales encargados de analizar, interpretar y reportar datos en empresas de diversos sectores.
Científicos de Datos: Personas que trabajan con grandes volúmenes de datos para crear modelos predictivos y análisis avanzados.
Ingenieros de Datos: Profesionales que diseñan y gestionan infraestructuras y sistemas de datos dentro de las empresas.
Economistas y Estadísticos: Especialistas en análisis cuantitativo que utilizan técnicas estadísticas para la toma de decisiones en negocios y gobiernos.
Gerentes de Marketing, Finanzas y Operaciones: Profesionales de áreas donde el análisis de datos es clave para la optimización de estrategias y procesos.
Investigadores en Ciencias Sociales, Salud y Biología: Aquellos que necesitan aplicar análisis estadísticos en la investigación aplicada.
Conocimientos Previos: Se espera que los participantes cuenten con un conocimiento básico de matemáticas y estadísticas, como la comprensión de la media, varianza, y conceptos básicos de probabilidad. No se requieren conocimientos previos en programación, pero tener una familiaridad básica con software estadístico o lenguajes de programación será útil para maximizar el aprovechamiento del curso.
Objetivos
- Refrescar y consolidar los conocimientos fundamentales de estadística.
- Desarrollar habilidades prácticas para aplicar técnicas estadísticas en situaciones del mundo real.
- Mejorar la capacidad para interpretar y comunicar resultados estadísticos de manera efectiva.
- Introducir métodos avanzados para el análisis de grandes conjuntos de datos y modelos predictivos.
- Hacer análisis de datos usando programación en el entorno de R.
Metodología
Clases magistrales y prácticas con la presencia de un proyecto.
Contenido
Módulo 1: Introducción y Recapitulación de Conceptos Básicos (2 horas)
Teoría:
- Revisión de conceptos fundamentales: distribuciones de probabilidad, p-value, pruebas de hipótesis
- Estadística descriptiva vs. estadística inferencial.
Práctica:
- Resolución de ejercicios prácticos utilizando herramientas estadísticas como R
- Análisis de datos sencillos y técnicas gráficas
Módulo 2: Muestreo y Estimación (2 horas)
Teoría:
- Muestreo aleatorio y no aleatorio: métodos de muestreo, errores de muestreo.
- Estimación puntual y por intervalos: intervalo de confianza, error estándar.
Práctica:
- Aplicación de técnicas de muestreo con un dataset real.
- Cálculo de intervalos de confianza y análisis de su interpretación en contextos reales.
Módulo 3: Pruebas de Hipótesis (3 horas)
Teoría:
- Conceptos clave: Hipótesis nula y alternativa, valor p, error tipo I y tipo II, potencia estadística.
- Pruebas paramétricas vs. no paramétricas: t-Student, ANOVA, chi-cuadrado.
Práctica:
- Ejercicios prácticos de prueba de hipótesis utilizando R
- Implementación de una prueba t de una muestra y de dos muestras.
- Análisis de un conjunto de datos para probar hipótesis relevantes.
Módulo 4: Regresión Lineal y Análisis de la Varianza (ANOVA) (3 horas)
Teoría:
- Regresión lineal simple y múltiple: conceptos, interpretación de coeficientes, R².
- Análisis de la varianza (ANOVA): hipótesis, análisis de varianza de una o más muestras.
Práctica:
- Ejercicio práctico de ajuste de modelos de regresión lineales usando datos reales.
- Interpretación de los resultados y diagnóstico del modelo de regresión.
- Realización de un análisis ANOVA para comparar medias de varios grupos.
Módulo 5: Técnicas Avanzadas en Estadística (3 horas)
Teoría:
- Métodos de estimación robusta: cuando y cómo usarlos.
- Técnicas de reducción de dimensionalidad: Análisis de Componentes Principales (PCA).
- Métodos no paramétricos: pruebas de Wilcoxon, Kruskal-Wallis.
Práctica:
- Aplicación de PCA a un conjunto de datos con múltiples variables.
- Ejercicios con métodos robustos para mejorar la precisión del análisis.
- Implementación de una prueba no paramétrica en R.
Módulo 6: Modelos Predictivos y Machine Learning Básico (3 horas)
Teoría:
- Introducción al Machine Learning: diferencias entre estadística clásica y machine learning.
- Modelos predictivos: regresión logística, árboles de decisión.
- Validación de modelos: sobreajuste, validación cruzada, métricas de rendimiento.
Práctica:
- Implementación de un modelo predictivo usando Regresión Logística.
- Análisis de la precisión del modelo mediante validación cruzada.
- Aplicación de árboles de decisión y análisis de su desempeño.
Módulo 7: Visualización de Datos y Comunicación de Resultados (2 horas)
Teoría:
- Principios de visualización efectiva: cómo contar historias con datos.
- Herramientas y técnicas: gráficos en R.
Práctica:
- Creación de gráficos interactivos y estáticos para presentar los resultados de los análisis anteriores.
- Preparación de un informe visual que combine estadísticas descriptivas y resultados de regresión.
Módulo 8: Proyecto Final y Conclusiones (2 horas)
Práctica:
- Proyecto integrador: Los participantes trabajarán en pequeños grupos para analizar un dataset real utilizando las técnicas aprendidas durante el curso. El objetivo es resolver una pregunta de negocio o realizar un análisis detallado de un problema real.
- Presentación de los resultados y discusión de los enfoques utilizados.
Profesores
Condiciones
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
