Estadística básica para ciencia de datos con R
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¿Te gustaría comenzar tu formación como científico de datos? No lo dudes y apúntate a este curso en el que aprenderás las dos herramientas fundamentales para realizar un análisis estadístico: el lenguaje de programación R y el cálculo de probabilidades.
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Este curso de Estadística para la Ciencia de Datos con R está diseñado para que el alumno adquiera las dos herramientas fundamentales para realizar un análisis estadístico: el lenguaje de programación R y los conceptos básicos relacionados con el cálculo de probabilidades. Tras completar este curso, el
alumno tendrá conocimientos prácticos de temas cruciales de estadística, que podrá calcular utilizando el programa RStudio
La inscripción del curso te permite visualizar el contenido de forma gratuita y realizar las actividades de evaluación.
La adquisición del Certificado de Superación la tendrás disponible dentro del curso.
Duración: 4 Semanas (20 horas)
Inicio: 5 de junio de 2023
Final: 2 de julio de 2023
Destinatarios:
- El curso está dirigido a profesionales que estén interesados en aprender un lenguaje de programación estadístico y en conocer los conceptos fundamentales del cálculo de probabilidades. Además, también puede servir para complementar la formación de alumnos en titulaciones del campo de la Economía y la
Administración de Empresas.
Conocimientos previos:
Se recomienda tener conocimientos previos sobre estadística descriptiva, aunque no es fundamental para superar el curso.
Contenidos
Módulo 0. Instalación del software. En este módulo se expone cómo instalar los programas R y RStudio en ordenadores con sistemas operativos Windows y MacOs.
Módulo 1. Introducción a la programación con R. En este módulo se explican los conceptos fundamentales para programar con R, entre los que se incluyen, los objetos, las librerías, los comandos básicos y sus argumentos, así como diversas operaciones matemáticas que serán de utilidad a lo largo del curso.
Módulo 2. Cálculo de probabilidades con variables aleatorias unidimensionales. En este módulo se introduce el concepto de variable aleatoria, distinguiendo entre variables aleatorias discretas y continuas. Se ilustra cómo calcular probabilidades y cómo estudiar las principales características de una variable aleatoria.
Módulo 3. Modelos de probabilidad discretos. En este módulo se presentan las principales distribuciones existentes de tipo discreto, las cuales sirven como modelos en un gran número de situaciones. En concreto el estudiante aprenderá a identificar la variable aleatoria discreta objeto de estudio y su distribución, así como a calcular probabilidades con estos modelos.
Módulo 4. Modelos de probabilidad continuos. En este tema, estudiaremos las principales distribuciones de tipo continuo. Comenzaremos con la distribución uniforme, para continuar con la distribución normal. Se estudian también las distribuciones log-normal, exponencial y gamma.
Docente
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Vanesa Jordá Doctora en Economía por la Universidad de Cantabria, la Universidad del País Vasco y la Universidad de Oviedo. Cuenta con una experiencia docente de más de 10 años en asignaturas del área de Métodos Cuantitativos en Economía y Empresa. Imparte, de forma regular, cursos sobre estadística con R para la formación del profesorado universitario. Es la autora de los manuales “Problemas resueltos de estadística para las ciencias sociales” y “Prácticas de estadística con R”. Cuenta además con una extensa trayectoria en el campo de la programación estadística, siendo autora de diversas librerías de R. |
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- Vendedor: Universidad de Cantabria
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