Comprender el alcance y limitaciones de la Ciencia de Datos, y aplicar diversas herramientas estadísticas para cuestionar y fundamentar distintas propuestas e ideas de forma objetiva sin necesidad de programación.
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30 horas
Módulo 1
Antecedentes de la Ciencia de Datos (de dónde viene y porqué es tan popular
¿Para qué sirve la Ciencia de Datos?
Puestos y responsabilidades relacionados a la Ciencia de Datos.
¿Qué es un científico de datos?
Módulo 2
¿Qué trabajo hace un científico de datos?
Niveles de implementación de la Ciencia de Datos en una organización.
Las herramientas digitales utilizadas en analítica.
Módulo 3
Introducción al método científico y validación del conocimiento.
Método científico en la industria.
Módulo 4
¿Qué es la probabilidad y porque nos debe importar?
Eventos independientes, probabilidad de n eventos.
Combinatorias, porque los eventos complejos son poco probables.
Construyendo el equipo innovador y colaborativo
Matriz de confusión, como evaluar e interpretar resultados.
Módulo 5
Introducción a la estadística (Población vs. muestra).
Teorema de límite central.
Medidas de tendencia central y Medidas de dispersión.
Distribuciones de probabilidad.
Módulo 6
¿Por qué necesitamos la validación experimental?
Metodologías experimentales (medidas de control).
Significancia y poder predictivo de la prueba.
Tamaño de muestra vs significancia.
Pruebas de hipótesis.
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