Curso Superior en Data Analysis

Instituto Europeo de Alta Dirección - IEAD

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Imparte:

Instituto Europeo de Alta Dirección - IEAD
Modalidad:

Online
Precio:

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Comienzo:

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Lugar:

Se imparte Online
Duración:

2 Meses

Presentación

El Curso Superior en Data Analysis de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección es un programa formativo que tiene como objetivo brindar a los estudiantes las habilidades y conocimientos necesarios para analizar grandes cantidades de datos y obtener información valiosa para la toma de decisiones empresariales. El curso cubre temas como estadísticas, programación, visualización de datos, análisis predictivo y minería de datos.

Los Cursos Superiores de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección han sido diseñados para que los directivos puedan potenciar sus capacidades profesionales y dispongan de las herramientas y las últimas tendencias en gestión, liderazgo y organización. Los Cursos Superiores ofrecen una visión práctica en la gestión y los entornos organizacionales.

Requisitos

Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente.
Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.
Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado.
En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.

Objetivos

Proporcionar conocimientos sólidos en estadística, análisis de datos y minería de datos.
Desarrollar habilidades en el uso de herramientas de análisis de datos, como R, Python y SQL.
Capacitar al estudiante para analizar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa para la toma de decisiones empresariales.
Enseñar técnicas avanzadas de visualización de datos para representar gráficamente los resultados del análisis de datos.
Fomentar el uso de modelos predictivos para la identificación de patrones y tendencias en los datos empresariales.

Programa

TEMA 1. ESTADÍSTICA
1.1. Representación de datos

TEMA 2. MEDIDAS
2.1. Medidas de centralización
2.2. Medidas de orden o posición
2.3. Medidas de dispersión
2.4. Valores atípicos

TEMA 3. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
3.1. El concepto de correlación
3.2. Regresión lineal. Tipos

TEMA 4. PROBABILIDAD
4.1. Teoría de la probabilidad
4.2. Probabilidad condicionada

TEMA 5. DISTRIBUCIONES
5.1. Modelos de distribución discretos
5.2. Modelos continuos

TEMA 6. INTERVALOS DE CONFIANZA
6.1. Intervalos de confianza
6.2. Intervalo de confianza para la media de una población normal
6.3. Intervalos de confianza para la proporción
6.4. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
6.5. Intervalo de confianza para la diferencia de medias

TEMA 7. INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS
7.1. Introducción a los contrastes de hipótesis
7.2. Tipos de error y p-valor
7.3. Contrastes de hipótesis para la media
7.4. Contrastes de hipótesis para la proporción
7.5. Contrastes de hipótesis sobre la varianza

TEMA 8. ESTADÍSTICA CON R
8.1. Instalación R y R-Studio. Preparación del entorno
8.2. Regresión lineal y correlación

Competencias

Skill Acquisition – Habilidades Obtenidas Hard skills

Análisis estadístico: capacidad para utilizar técnicas estadísticas y matemáticas para interpretar y analizar los datos.
Programación: habilidad para escribir código en lenguajes como R, Python y SQL para el análisis de datos.
Minería de datos: conocimiento en la exploración y análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias.
Visualización de datos: habilidad para representar visualmente los resultados del análisis de datos en gráficos, tablas y diagramas.
Análisis predictivo: capacidad para aplicar técnicas de modelado y pronóstico para hacer predicciones sobre el futuro basadas en los datos disponibles.
Soft skills

Pensamiento crítico: capacidad para evaluar y analizar la información y los datos de manera objetiva y reflexiva.
Resolución de problemas: habilidad para identificar y resolver problemas complejos en el análisis de datos y la toma de decisiones.
Comunicación efectiva: capacidad para comunicar los resultados del análisis de datos de manera clara y efectiva a diferentes audiencias.
Trabajo en equipo: habilidad para colaborar con otros analistas y profesionales en la gestión de proyectos de análisis de datos.
Gestión del tiempo: capacidad para planificar y organizar el tiempo de manera efectiva para cumplir con los plazos y objetivos del proyecto de análisis de datos.