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Industria 4.0

Autogestionado

Curso de Fundamentos de Analítica de Datos

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Detalles del programa

¿Por qué tomar el Curso?

En la actualidad organizaciones y centros de investigación en general y de manera creciente, han llegado a darse cuenta de que los DATOS contienen de manera oculta CONOCIMIENTO que puede ser crítico para el crecimiento o declinación de una organización. En 2016, LinkedIn incluyó la inteligencia de negocios como una de las habilidades más interesantes de una persona a la hora de contratarla. En 2017, el análisis de datos se convirtió en una competencia esencial obligatoria para profesionales de todo tipo. Al igual que el dominio de Microsoft Word, Excel y PowerPoint, la aptitud para el análisis se convertirá en un elemento clave en el lugar de trabajo. Para satisfacer esta necesidad, se verá que se introducirán temas de análisis y de datos en los programas de educación primaria, secundaria y superior. En la fuerza laboral, la alta dirección y el personal en general deberán impulsar y/o utilizar esta habilidad en su toma de decisiones en todos los niveles.

Habilidades que vas a adquirir

Identifica la variable o variables de interés derivada de los objetivos estratégicos o indicadores clave de una organización.

Metodología

Es un curso 100% virtual para desarrollar a tu propio ritmo.

Los procesos de enseñanza-aprendizaje mediados por TIC tendrán lugar en el Campus Virtual, parte de la plataforma UAO Virtual. Este espacio de encuentro interactivo combinará materiales tradicionales de lectura (textos, artículos, capítulos de libro, libros completos en formato electrónico) con recursos multimedia (links, videos, animaciones, etcétera), foros en línea.

IMPORTANTE: Una vez finalices el pago en PAYU debes dar clic en el enlace “Retornar al comercio” para generar las credenciales de acceso al curso.
Si tienes algún inconveniente puedes escribirnos a extension@uao.edu.co

Plan de estudios

Módulo 1: ESTADISTICA UNIVARIANTE.

  • Unidad 1: Introducción.

    créditos

  • Entorno/contexto.

    créditos

  • Proceso de análisis de datos.

    créditos

  • Actividades de aprendizaje: Hacer un diagnóstico tipo FODA (entorno y organización), para identificar variables e indicadores de desempeño claves.

    créditos

  • Recursos: Presentación del material y realización del FODA de su situación propia.

    créditos

  • Unidad 2: Estadística descriptiva.

    créditos

  • Medidas de centralización.

    créditos

  • Medidas de dispersión.

    créditos

  • Medidas de posición.

    créditos

  • Medidas de forma.

    créditos

  • Actividades de aprendizaje: Realización de ejercicios prácticos, usando el software Excel de Microsoft como herramienta.

    créditos

  • Recursos: Realización de casos propuestos y de un caso propio.

    créditos

Módulo 2: MODELOS DE PREDICCIÓN Y PRONÓSTICO.

  • Unidad 3: Probabilidad.

    créditos

  • Fundamentos.

    créditos

  • Distribuciones.

    créditos

  • Teorema de Bayes

    créditos

  • Actividades de aprendizaje: Realización de ejercicios prácticos, usando el software Excel de Microsoft como herramienta.

    créditos

  • Unidad 4: Muestreo.

    créditos

  • Tipos de muestreo.

    créditos

  • Tamaño de la muestra.

    créditos

  • Margen de error y nivel de confianza

    créditos

  • Prueba de hipótesis

    créditos

  • Análisis de Varianza.

    créditos

  • Actividades de aprendizaje: Realización de ejercicios prácticos, usando el software Excel de Microsoft como herramienta.

    créditos

  • Unidad 5: Pronóstico.

    créditos

  • Análisis de regresión simple.

    créditos

  • Series de tiempo.

    créditos

  • Actividades de aprendizaje: Realización de ejercicios prácticos, usando el software Excel de Microsoft como herramienta.

    créditos

Módulo 3: ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE

  • Unidad 6: Primera parte.

    créditos

  • Análisis de regresión múltiple.

    créditos

  • Análisis discriminante múltiple.

    créditos

  • Actividades de aprendizaje: Realización de ejercicios prácticos, usando el software Excel de Microsoft como herramienta.

    créditos

  • Unidad 7: Segunda parte.

    créditos

  • Gestión Documental.

    créditos

  • Análisis de varianza múltiple.

    créditos

  • Análisis de agrupamiento (Cluster Analysis)

    créditos