Curso Herramientas para el Análisis Computacional de Datos: Conceptos Básicos sobre Data Science

Módulo I. Conceptos fundamentales de estadística (10 horas)

El primer módulo temático se desarrollará en dos sesiones de trabajo, cada una de cinco horas de clases presenciales. El primer concepto por desarrollar es la identificación de los objetos fundamentales de estudio de la estadística para el análisis de información, como las variables aleatorias, seguido del reconocimiento de algunos modelos de probabilidad discretos y continuos que permiten entender la dinámica en el análisis de un suceso. Luego el concepto de estadísticas suficientes complementará la forma de estudiar las variables aleatorias como la obtención de medidas representativas. Finalmente, se aplicarán técnicas de análisis exploratorio univariadas y multivariadas con el propósito de identificar tendencias y asociaciones interesantes. Todo lo anterior se realizará desde la aplicación de simulaciones de datos y bases de datos reales.

Módulo II. Aplicaciones en simulaciones y datos reales (10 horas)

El segundo módulo temático se desarrollará en dos sesiones de trabajo, cada una de cinco horas de clases presenciales. El primer concepto por desarrollar es la identificación del tipo de naturaleza, estructuras y formatos que pueden tener los objetos de estudio en el análisis de información, seguido del reconocimiento de algunas técnicas de transformación y creación de variables que permiten construir estructuras propias para el análisis de información. Luego se orientará acerca de métodos para la realización de resúmenes sobre la información que las variables revelan y la aplicación de herramientas para la visualización de estos resúmenes. Finalmente, se aplicarán conceptos de reducción de dimensionalidad con el propósito de fortalecer los análisis exploratorios multivariados, cuando se enfrentan situaciones de estudio de grandes volúmenes de datos. Todo lo anterior se realizará desde la aplicación de simulaciones de datos y bases de datos reales.