Estadística para la ciencia de datos

Curso

A Distancia

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    A distancia

  • Horas lectivas

    24h

Un curso para todos los interesados en profundizar en los conceptos teóricos básicos y en el lenguaje propio de los modelos estadísticos, los cuales serán aplicados estructuradamente a problemas de cualquier ámbito. Los conceptos de este curso les permitirá un reconocimiento de las aplicaciones estadísticas fundamentales en la ciencia de datos.

A tener en cuenta

Desarrollar habilidades para el uso y el entendimiento de los conceptos básicos sobre modelos estadísticos en la ciencia de datos.

Personas apasionadas por aprender sobre los modelos estadísticos y la Ciencia de Datos o con intención de incursionar en estas temáticas. Se caracterizan por no ser expertos en estos temas, pero con perfil de jóvenes tomadores de decisiones, emprendedores, también ejecutivos de compañías que trabajan en áreas financieras, IT, logística y distribución, sector salud, empresas de comunicaciones y marketing, de Bogotá y la región de la Sabana de Bogotá.

La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente, como mínimo, en el 90 % de las sesiones programadas.

Las clases se realizarán en modalidad remota. Al finalizar el curso se realizará una evaluación que permita conocer la opinión de los participantes con relación a la calidad de la capacitación, la metodología, el contenido temático, y el desempeño del instructor.

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2019

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 8 años en Emagister.

Materias

  • Estadística
  • Ciencia
  • Variables de estudio
  • Regresión Lineal Simple
  • Estructura de los modelos

Programa académico

Módulo I: Análisis descriptivo univariado y multivariado (6 horas

  • Tipos de Variables de estudio.
  • Análisis descriptivo univariado.
  • Análisis descriptivo multivariado.

Módulo II: Fundamentos de modelación (6 horas)

  • Regresión lineal simple.
  • Regresión lineal múltiple.
  • Otros Modelos de regresión.

Módulo III: Modelos lineales generalizados (6 horas)

  • Estructura de los modelos lineales generalizados.
  • La familia exponencial.
  • Funciones de enlace.
  • Devianza.

Módulo IV: Introducción: procesos estocásticos (6 horas)

  • Definición de procesos aleatorios.
  • Proceso poisson.
  • Casos de estudio: visualización de una serie de tiempo

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