Descripción

COMPETENCIAS A OBTENER

Los participantes del curso serán capaces de definir el concepto de ciencia de datos y comprender su alcance. Podrán describir estadísticamente un conjunto de datos con herramientas de visualización y estadísticos como la media, varianza y covarianza. Finalmente, utilizarán pruebas de hipótesis y modelos de regresión para determinar la significancia estadística de relaciones entre variables dependientes e independientes. Aplicarán lo aprendido con ejemplos de datos reales utilizando el lenguaje de programación Python.

CONTENIDO

MÓDULO 1. ¿QUÉ ES LA CIENCIA DE DATOS?

• Definiciones de la ciencia de datos y su relevancia en la actualidad
• Alcance y delimitaciones de la ciencia de datos

MÓDULO 2. VISUALIZACIÓN DE DATOS

• Variables discretas y continuas
• Visualización de variables discretas
• Visualización de variables continuas
• Gráficos de dispersión y visualización multivariada

MÓDULO 3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

• Definición de estadísticos muestrales
• Estadísticos de tendencia central
• Estadísticos de dispersión
• Covarianza y correlación

MÓDULO 4. PRUEBAS DE HIPÓTESIS Y SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA

• Concepto de las pruebas de hipótesis
• Errores Tipo I y Tipo II
• Pruebas de hipótesis de una y dos muestras

MÓDULO 5. ANÁLISIS DE REGRESIÓN

• Regresión lineal simple
• Regresión lineal múltiple
• Causalidad vs. correlación en el contexto de la regresión línea