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CURSO DE FUNDAMENTOS DE DATOS Y ESTADÍSTICA

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¿Qué aprenderás en este curso?

  • Diferenciar entre población y muestra, variables cualitativas y cuantitativas. Calcular e interpretar medidas de tendencia central y dispersión. Identificar y tratar valores atípicos mediante boxplots, IQR y z-score. Explorar distribuciones estadísticas con gráficos: histogramas, densidades, boxplots.

Publico objetivo

  • Este curso está dirigido a:

    • Estudiantes, profesionales e investigadores que buscan comprender y aplicar fundamentos de estadística en sus proyectos.
    • Usuarios de Excel que desean avanzar hacia Python o R para un análisis más robusto.
    • Profesionales en ciencia de datos, economía, sociología, salud, ingeniería, educación y áreas afines.
    • Personas interesadas en modelar relaciones entre variables para tomar mejores decisiones.

Resultados esperados

  • Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

    • Aplicar herramientas estadísticas básicas para describir y entender conjuntos de datos.
    • Utilizar Python, R y Excel para realizar cálculos estadísticos y visualizaciones efectivas.
    • Detectar y tratar valores atípicos que pueden sesgar tus resultados.
    • Desarrollar un modelo de regresión lineal simple e interpretar sus resultados con criterio técnico.

Estadística descriptiva básica

  • Conceptos clave: población vs. muestra, variable cuantitativa vs. cualitativa
  • Medidas de tendencia central: media, mediana, moda
  • Medidas de dispersión: rango, varianza, desviación estándar
  • Cálculo e interpretación con Python (pandas.describe()), R (summary(), mean(), sd()) y Excel
  • Visualización básica: histograma y tabla resumen

Distribuciones y detección de valores atípicos

  • Tipos de distribuciones (normal, sesgada)
  • Histogramas y densidad
  • Boxplots: interpretación y detección de outliers
  • Identificación de valores atípicos con reglas estadísticas (IQR, z-score)
  • Manejo de valores nulos y limpieza básica

 Introducción a la regresión lineal simple

  • Fundamentos: variable dependiente e independiente, pendiente, intercepto
  • Cálculo del modelo en Python (statsmodels, scikit-learn) o R (lm())
  • Evaluación del modelo: R², p-value, errores
  • Interpretación de resultados y visualización con gráficos de dispersión + línea de regresión
  • Proyecto integrador: limpieza, análisis descriptivo y modelo de regresión sobre un dataset real

Estadística descriptiva básica

  • Conceptos clave: población vs. muestra, variable cuantitativa vs. cualitativa
  • Medidas de tendencia central: media, mediana, moda
  • Medidas de dispersión: rango, varianza, desviación estándar
  • Cálculo e interpretación con Python (pandas.describe()), R (summary(), mean(), sd()) y Excel
  • Visualización básica: histograma y tabla resumen

Distribuciones y detección de valores atípicos

  • Tipos de distribuciones (normal, sesgada)
  • Histogramas y densidad
  • Boxplots: interpretación y detección de outliers
  • Identificación de valores atípicos con reglas estadísticas (IQR, z-score)
  • Manejo de valores nulos y limpieza básica

 Introducción a la regresión lineal simple

  • Fundamentos: variable dependiente e independiente, pendiente, intercepto
  • Cálculo del modelo en Python (statsmodels, scikit-learn) o R (lm())
  • Evaluación del modelo: R², p-value, errores
  • Interpretación de resultados y visualización con gráficos de dispersión + línea de regresión
  • Proyecto integrador: limpieza, análisis descriptivo y modelo de regresión sobre un dataset real
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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