Diplomado Métodos estadísticos para el Análisis de Datos
Diplomado
En Bogotá, D.C.
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Descripción
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Tipología
Diplomado
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Lugar
Bogotá, d.c.
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Horas lectivas
108h
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Inicio
Fechas disponibles
El manejo de la información y de los datos es una de las actividades fundamentales en el desarrollo de las diferentes instituciones dentro de un mundo cada vez más globalizado, interconectado y competitivo. Para el uso de esta información se requiere de técnicas y metodologías sistemáticas, rigurosas y formales que permiten la generación de boletines, informes, indicadores e índices, con el fin de tener criterios para evaluar el comportamiento de la institución y tener elementos para la toma de decisiones eficientes.La estadística proporciona una serie de técnicas para el análisis de datos, diseños muestrales, diseño de experimentos, que apoyadas por programas de computador, proporcionan las herramientas para el manejo eficiente de los datos y de la información.El uso de estas herramientas y técnicas exige una formación especializada de funcionarios o personal de las diferentes áreas de la institución que tenga que ver con el manejo, análisis y desarrollo de informes.
Para responder a esta necesidad la Universidad ofrece el diplomado en métodos estadísticos para el análisis de datos.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
• Hacer análisis descriptivo de datos que permita caracterizar el comportamiento de diferentes actividades.
• Manejar algunas técnicas estadísticas básicas para el análisis de datos.
• Utilizar diferentes programas o software estadístico aplicando diferentes técnicas estadísticas.
Profesionales de todas las áreas que necesiten la utilización de técnicas estadísticas interesados en complementar la formación profesional o personal calificado en la aplicación de métodos estadísticos a problemas inherentes a su área de actividad dentro de la institución o empresa.
METODOLOGÍA:
Clases magistrales
Talleres prácticos
Análisis de casos
Opiniones
Logros de este Centro
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Materias
- Toma de decisiones
- Inferencia estadística
- Análisis de datos
- Análisis discriminante
- Análisis multivariado de datos
- Distribución binomial
- Distribución hipergeométrica
- Método de mínimos cuadrados
- Regresión lineal múltiple
- Media aritmética
Profesores
Equipo Docente
Director
Programa académico
Plan de Estudio
- Conceptos básicos. Variables.
- Distribución de frecuencia para variables. Gráficos.
- Medidas de Tendencia Central: Media aritmética, Mediana, Moda.
- Medidas de Posición: Percentiles.
- Medidas de Dispersión: Rango, Varianza, Desviación Estándar, Coeficiente de Variación.
- Distribuciones de frecuencias conjuntas.
- Teoría básica de conjuntos.
- Experimentos aleatorios y espacio muestral.
- Eventos, Probabilidad de un evento.
- Propiedades básicas de probabilidad.
- Probabilidad Condicional, Independencia. Teorema de Bayes Concepto de Variable Aleatoria.
- Distribuciones discretas de probabilidad.
- Distribuciones continúas de probabilidad.
- Valor esperado de una variable aleatoria.
- Varianza de una variable aleatoria.
- Covarianza y correlación de variables aleatorias
- Algunas distribuciones de probabilidad
- Distribución discreta uniforme.
- Distribución binomial.
- Distribución hipergeométrica.
- Distribución de Poisson.
- Distribución Normal.
- Teorema Central del Límite.
- Introducción a la Inferencia estadística.
- Estimación de la media .Error estándar de la media. Tamaño de muestra.
- Intervalo de confianza para la media en muestras pequeñas.
- Intervalo de confianza para la proporción. Tamaño de muestra.
- Hipótesis estadística. Prueba de una hipótesis estadística.
- Pruebas relacionadas con una sola media (varianza conocida).
- Pruebas sobre una sola media (varianza desconocida).
- Pruebas relacionadas con proporciones.
- Regresión lineal simple: Método de mínimos cuadrados.
- Inferencia acerca de los coeficientes de regresión.
- Regresión lineal múltiple
- Evaluación de los supuestos del modelo de Regresión Múltiple: Normalidad, Autocorrelación, Heteroscedasticidad, Multicolinealidad.
- Conceptos de métodos multivariados estadísticos.
- Análisis Factorial
- Análisis en componentes principales
- Análisis de correspondencias
- Análisis de conglomerados
- Análisis discriminante
- Conceptos de series de tiempo.
- Modelos AR
- Modelos ARMA
- Modelos ARIMA
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