Curso: Analítica de datos para la toma de decisiones empresariales

Universidad EAFIT

Curso

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Medellin

  • Horas lectivas

    40h

Objetivo:
Fortalecer e implementar el razonamiento estadístico en la toma de decisiones empresariales e industriales.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Medellin (Antioquia)
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Carrera 49 N° 7

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Fechas disponiblesInscripciones cerradas

A tener en cuenta

Personal de la organización de diferentes áreas que deseen obtener una formación básica y útil en estadística aplicada para analizar la realidad empresarial, transformarla y predecirla.

​Clases Magistrales y talleres

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2017

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Materias

  • Modelos estadísticos
  • Toma de decisiones
  • Tabular de los datos
  • Análisis de normalidad
  • Estadística
  • Indicadores
  • Visualización de datos
  • Pronósticos a corto plazo
  • Estadística multivariante
  • Indicadores de centralidad

Programa académico

Contenido

​Módulo 1: Estadística univariante.

Descripción gráfica, visual y tabular de los datos

Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación

Análisis de normalidad y de otros modelos explicativos de la incertidumbre detrás de los datos (Modelos Probabilísticos)

Estimación puntal de indicadores (parámetros) y su margen de error (intervalos de confianza)

Validación estadística de conjeturas empresariales (Pruebas de hipótesis paramétricas)

Validaciones estadísticas de conjeturas empresariales en presencia de menos información (Pruebas de hipótesis no paramétricas)

Módulo 2: Modelos de predicción y pronóstico.

Visualización de datos y variables con información compartida (Diagrama de dispersión)

Técnicas estadísticas para la medición de información compartida e indicadores de dependencia (Correlaciones)

Explicación de una variable en términos de otras (Modelo de regresión lineal)

Métodos estadísticos de selección de variables importantes e identificación de información redundante. (validación y significancia)

Modelos generales para pronósticos a corto plazo

Identificación de datos raros (outliers) y métodos explicativos en presencia de datos raros no identificados (Regresión robusta)

Módulo 3: Estadística multivariante.

Visualización de datos multivariantes

Indicadores de centralidad, dispersión y forma

Similaridad de individuos y registros (Distancia estadística)

Técnicas de identificación de registros raros (detección de outliers multivariantes)

Reducción de dimensión y construcción de indicadores (Componentes principales)

Agrupamiento de registros y segmentación (Clustering)

Clasificación supervisada de registros

Módulo 4: Retroalimentación.

Desarrollo de un reporte estadístico final completo sobre un caso de estudio real, preferiblemente un caso propio de la organización donde el asistente pertenece.

Discusión y retroalimentación en un foro grupal de las principales conclusiones de cada estudio y cómo los conceptos introducidos permitirían la toma de mejores decisiones.

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