Destácate en el análisis estadístico pasando de programas con interfaz de clics hacia la programación personalizada con R y RStudio. Aprenderás desde lo más básico de probabilidades, comparaciones de grupos, análisis de varianza, hasta una introducción al modelamiento lineal. Todo esto, con un enfoque de clases "manos a la obra", con ejercicos y ejemplos, desarrollados tanto en clase y de manera asincrónica.

Duración: 3 semanas (6 clases)
Inicio de clases: 21 de enero de 2023
Fin de clases: 29 de enero de 2023
Horario:  Sábados y domingos, de 4:00 a 8:00 pm (GMT-5, hora oficial de Lima, Quito, Bogotá)
Certificado por: 45 horas académicas

Estructura del curso

    1. Cómo usar la plataforma educativa masterX

      VISTA PREVIA GRATUITA

    2. Bienvenida - información importante

      VISTA PREVIA GRATUITA

    3. Calendario de la ruta "Data Science Estadística y Programación con R, 2022-3"

      VISTA PREVIA GRATUITA

    1. Clase 01

    2. Clase 02

    3. Clase 03

    4. Clase 04

    5. Clase 05

    6. Clase 06

    1. Archivos descargables (Módulo 1)

    2. Diapositivas Módulo 1

    3. Test de progreso (Módulo 1)

    1. Archivos descargables (Módulo 2)

    2. Diapositivas Módulo 2

    3. Test de progreso (Módulo 2)

    1. Archivos descargables (Módulo 3)

    2. Diapositivas Módulo 3

    3. Libros y artículos

    1. Tu opinión incrementa el coeficiente de determinación de nuestros cursos

    2. Información y códigos necesarios para el Examen Final

    3. Examen final del curso

Sobre este curso

  • $55.00
  • 21 lecciones
  • 0 horas de contenido de video

Plan de Estudios

Módulo 1: Introducción a probabilidades

  • Probabilidades
  • Variables aleatorias
  • Distribuciones teóricas de probabilidades
  • Distribuciones empíricas de probabilidades
  • Función de densidad
  • Medidas de tendencia central
  • Medidas de dispersión
  • Error estándar
  • Margen de error
  • Intervalos de confianza
  • ¿Qué significa el p-valor?
  • Nivel de significancia
  • Pruebas de hipótesis


Módulo 2: Test estadísticos pareados

  • Introducción a pruebas paramétricas y no paramétricas
  • Pruebas de normalidad
  • Pruebas de T de Student (con variantes)
  • Prueba de Wilcoxon para una muestra
  • Prueba de Rangos con signo
  • Prueba U de MannWhitney
  • Supuestos teóricos de las pruebas


Módulo 3: Modelamiento lineal

  • Regresión lineal simple y múltiple
  • Verificación de supuestos teóricos
  • Valores atípicos en regresiones
  • Prueba de ANOVA (y variantes)
  • Prueba de Kruskal-Wallis
  • Post Hoc (paramétrico y no paramétrico)
  • Análisis de correlación (Pearson, Spearman, Kendall)


Incluye

  • Clases online 100% en vivo.

  • Videos de las grabaciones disponibles posterior a cada sesión de clase.

  • Archivos descargables R Markdown para el trabajo en clase.

  • PDFs de las sesiones de clase.

  • Certificado por 45 horas académicas.

  • Acceso a la comunidad R Latinoamérica.

La mejor herramienta

de trabajo estadístico colaborativo

Realizar análisis estadístico utilizando un lenguaje de programación, como R, brinda la posibilidad de tener un flujo de trabajo en el que cada paso ha quedado escrito. Estos códigos se comparten con los respectivos colaboradores de la investigación para generar mejoras o proponer enfoques de análisis diferentes. Esta facilidad de difusión de los flujos de trabajo es una habilidad clave en los profesionales de hoy en día.
C3 modelo ejemplo

Instructor

Profesor Irwing S. Saldaña

Candidato a Magíster (Universidad de San Martín de Porres - Perú, y Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Perú). Biólogo con experiencia en análisis estadístico y modelamiento. Experiencia de más de 3 años en enseñanza del lenguaje de programación R a alumnos de diferencias profesiones. Interesado en el desarrollo de la informática ecológica y evolutiva (Eco-Evo Informática), con un enfoque de biología integrativa.

Inscripción

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Opción de inscripción con cuenta de banco (solo Perú): Puedes inscribirte con transferencia o depósito en en BCP o Interbank (obtén los números de cuenta a nombre de ILCID haciendo clic aquí)

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Ruta completa

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Complementa tu aprendizaje

Este curso pertenece al programa "Data Science: Estadística y Análisis de Datos en R"

Foto portada, adaptado del original de  Michael Dziedzic en Unsplash