Análisis y visualización de datos con Excel
Inversión:
$2000
Duración:
4 semanas, equivalentes a 30 horas
Horario:
Por definir
Las habilidades de análisis de datos son muy solicitadas por las organizaciones, debido a que se desean utilizar los datos para mejorar los resultados de los negocios. Este curso busca que el participante adquiera las habilidades y conocimientos necesarios para actuar como un analista de datos ingenioso e independiente que puede ayudar a las organizaciones a cumplir sus objetivos. En el programa se muestran técnicas avanzadas y nociones sobre los principios de la ciencia de los datos con Microsoft Excel y plugins externos.
Instructor
Ricardo Gutiérrez Gargantúa
Requisitos:
Conocimientos básicos de computación
Área de conocimiento:
Tecnologías de la información
Objetivo general:
El participante, al terminar el curso, aprenderá los conceptos estadísticos básicos para realizar un análisis aplicado de datos, haciendo los cálculos en Excel y buscando la interpretación de cada una de las medidas calculadas, comenzando con un análisis exploratorio descriptivo de los datos hasta llevarlo a desarrollar estadística inferencial. El énfasis del curso de análisis de datos y estadísticas es eminentemente práctico para que el estudiante pueda realizar el manejo adecuado de datos y tomar decisiones empresariales exitosas.
Objetivos particulares:
- Cálculo de estadísticos de tendencia central, de posición, de variación y de forma
- Distribución de probabilidad binomial y de probabilidad normal
- Esquemas de muestreo e intervalos de confianza
- Cálculo del tamaño de la muestra
- Análisis de regresión y correlación simple y análisis de regresión y correlación múltiple
- Pruebas de hipótesis y de Chi cuadrado
- Cálculos con la herramienta de análisis de datos de Excel y fórmulas estadísticas específicas
Descripción de la forma de trabajo:
Actividades síncronas y asíncronas. Tareas y materiales de apoyo disponibles en carpetas de acceso individuales. Comunicación vía plataforma y correo electrónico.
Temario:
1. Análisis exploratorio de datos
2. Aplicación de probabilidades
3. Inferencia a partir de muestras y relación de variables
4. Supuestos y números índice
Referencias: