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Proporcionar a los participantes herramientas estadísticas básicas para el análisis de datos, que les permita realizar el análisis y procesamiento de la información acorde con datos recolectados en los entornos de trabajo de los participantes, orientado a la toma eficaz de decisiones.
* La apertura de nuestros programas está sujeta al cumplimiento del cupo mínimo definido por la Institución, si Usted canceló el valor de la matrícula y la formación no se lleva a cabo, la Universidad realizará la devolución del 100% del dinero según procedimiento institucional.
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Duración 30 horas |
Virtual sincrónica (clases en vivo) |
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Inversión: $713.000 |
Fecha de inicio: 4 de febrero de 2025 |
- Introducción al lenguaje de programación R.
- Instalación de R y R-Studio.
- Funciones y uso de librerías.
- Variables y aritmética básica.
- Gráficos en R.
- Operadores lógicos, relacionales y uso de condicionales.
- Entrada, tipos y estructuración de datos (vectores, matrices, data frames, listas).
- Optimización del código: creación de funciones y uso de bucles.
- Importación y lectura de datos csv, txt y Excel.
- Puesta en forma de la base (fusión, concatenación, filtrado, agregación, transposición, ordenado).
- Limpieza de la base (valores atípicos, valores repetidos, missing values).
- Introducción a conceptos básicos de estadística.
- Análisis tabular de datos numéricos y cualitativos (tablas de frecuencias).
- Descripción gráfica de datos (diagrama de barras, pastel, Pareto, histograma y boxplot)
- Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación
- Estimación puntual de indicadores y su margen de error.
- Generación de números aleatorios y simulación de escenarios.
- Descripción de datos multivariantes.
- Visualización de datos con información compartida (gráfico de dispersión).
- Indicadores de centralidad y localización (profundidad), dispersión (covarianza) y dependencia (correlación)
- Explicación de una variable numérica en términos de otras (introducción al modelo de regresión lineal).
- Explicación de una variable binaria en términos de otras (introducción al modelo logit/probit).
- Desarrollo de un reporte estadístico sobre un caso de estudio real, preferiblemente de la organización donde el asistente pertenece.
- Discusión y realimentación en un foro grupal de las principales conclusiones de cada estudio y cómo los conceptos introducidos permitirían la toma de mejores decisiones.
Universidad de Medellín
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