Visualización de datos y análisis estadístico 1

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El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de visualización de datos (VISL) por lo que se utiliza los fundamentos de la estadística y visualización para el desarrollo de reportes confiables y seguros.

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Descripción del curso

La visualización de datos se define como el proceso de representar la información de manera gráfica o visual por medio de técnicas interactivas o estáticas que facilitan la interpretación de patrones, tendencias e inferencias presentes en los datos. Por su parte, el análisis estadístico es el estudio y la aplicación de los métodos matemáticos que permiten la recopilación, la organización, la comprensión y el resumen de los datos para la obtención de información significativa y confiable que favorezca en la toma de decisiones informadas según un contexto en específico.

Las principales temáticas por abordar son generalidades de la estadística, elementos básicos de visualización, estadística descriptiva, probabilidad, muestreo, storytelling con datos, estadística inferencial.

El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de visualización de datos (VISL) por lo que se utiliza los fundamentos de la estadística y visualización para el desarrollo de reportes confiables y seguros.


Tema 1. Generalidades de la Estadística
– Finalidad de la estadística
– Estadística y análisis de datos
– Estadística para la toma de decisiones

Tema 2. Elementos básicos de visualización
– Mapeo
– Sistemas de coordenadas y ejes
– Color como escala
– Directorio de Visualizaciones (Cantidades, distribuciones Proporciones, relaciones x-y, Incertidumbre)

Tema 3. Estadística Descriptiva
– Medidas de tendencia central
– Medidas de dispersión
– Otros tipos de promedio
– Distribuciones de frecuencia

Tema 4. Probabilidad
– Combinaciones y permutaciones
– Elementos de teoría de probabilidad
– Variables aleatorias
– Distribuciones de probabilidad (discretas, continuas, multivariantes)
– Teorema de limite central

Tema 5. Muestreo
– Elementos de teoría de muestreo
– Tipos de muestreo
– Muestreo no probabilístico
– Muestreo probabilístico
– Tamaño de muestreo

Tema 6. Storytelling con datos
– Importancia del contexto
– Efectividad visual de los datos
– Modelos Visuales

Tema 7. Estadística inferencial
– Estimación de Intervalos de Confianza.
– Estudio de una población: Prueba de distribución normal
– Estudio de dos poblaciones: Prueba de hipótesis


Metodología de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.


Certificado e Insignia Digital

Al finalizar el curso el estudiante obtiene un título e Insignia digital, socializable en tiempo real basada en tecnología blockchain que permite una vista más completa tras el logro alcanzado por el estudiante al poderla vincular con evidencias del resultado del aprendizaje en su perfil profesional. Es una certificación segura.

Visualización de datos y análisis estadístico 1

Información adicional

Fecha de inicio

Horario

Profesor

Área de formación

Sistemas de información

Modalidad

Virtual en vivo

Duración

16 horas

Nivel de complejidad

Intermedio

Perfil de ingreso

-Conocimiento sobre lenguaje R.
-Preferiblemente conocimientos en el uso de Python.
-En caso de no contar con los conocimientos, debe aprobar el curso: SINT-604 Introducción a R y Analítica de Datos.