FUNDAMENTOS DE LA ESTADÍSTICA Y ORGANIZACIÓN DE DATOS

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¿Qué aprenderás en este curso?

Conceptos básicos de estadística aplicada a la investigación científica. Tipos de datos y formas adecuadas de presentación para análisis cualitativos y cuantitativos. Técnicas para organizar y modelar datos que faciliten la interpretación. Fundamentos de la teoría de probabilidad y su relevancia en la estadística inferencial. Diferenciación y uso de distribuciones discretas y continuas en análisis estadístico. Formulación correcta de hipótesis nula y alternativa para pruebas estadísticas. Comprensión de niveles de significancia y tipos de errores en la toma de decisiones estadísticas (Errores tipo I y II).

Publico objetivo

- Estudiantes y profesionales que inician en la investigación científica y necesitan conocimientos básicos de estadística.
- Investigadores que buscan fortalecer su comprensión sobre organización y análisis inicial de datos.
- Personas interesadas en adquirir habilidades para la interpretación estadística aplicada a proyectos académicos o laborales.
- Técnicos y analistas que manejan datos cualitativos y cuantitativos en sus actividades.

Resultados esperados

- Organizar y presentar datos de manera clara y adecuada para distintos tipos de análisis.
- Aplicar conceptos básicos de probabilidad para sustentar decisiones en investigación.
- Formular hipótesis estadísticas correctamente para su posterior análisis.
- Entender y manejar los riesgos asociados a la toma de decisiones estadísticas, como los errores tipo I y tipo II.
- Interpretar resultados de pruebas estadísticas con un fundamento teórico-práctico.

Modulo I

Introducción a la estadística aplicada a la investigación.

Modulo II

Tipos y presentación de datos en un proyecto de investigación.

Modulo III

Modelos de presentación de análisis de datos cualitativos y cuantitativos.

Modulo IV

Introducción a la teoría de probabilidad.

Modulo V

Distribuciones discretas y continuas.

Modulo VI

Formulación de hipótesis nula y alternativa.

Modulo VII

Niveles de significancia y errores tipo I y tipo II.

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

"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."

"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."

"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."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."