INTRODUCCION A LA ESTADISTICA PARA ANALISTAS DE DATOS EN MICROSOFT EXCEL.

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA PARA ANÁLISTAS DE DATOS EN MICROSOFT EXCEL

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DESCRIPCIÓN

Un curso integral y esencial para todos los analistas de datos. Trata el aprendizaje de los aspectos fundamentales de la estadística descriptiva e inferencial, así como de diversos métodos para la proyección o pronóstico de resultados cuantitativos, a través del análisis práctico de casos en Microsoft Excel. 

Brinda a los participantes de habilidades para organizar un gran volumen de información numérica y presentarla de forma significativa, coherente y estéticamente agradable en informes de resultados, propiciando la toma de decisiones eficaces a partir de inferencias y proyecciones de resultados.

Se enfatiza en el manejo eficiente de Microsoft Excel para obtener resultados, utilizando una amplia variedad de comandos, formatos, tablas y gráficos (tanto convencionales como dinámicos), funciones y complementos.

DIRIGIDO A:

Personas que estén incursionando en la aplicación de técnicas estadísticas, en el análisis de datos y/o en el uso de Microsoft Excel, ya sea a nivel educativo o empresarial, o que ya tienen conocimiento y experiencia en dichos campos, pero desean mejorar su competencia a partir de una formación integral sobre la aplicación de la estadística descriptiva en Microsoft Excel.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE:

  • Introduce los conceptos de media, mediana y modo.
    • Explicar cómo calcular el rango. 
    • Explora el concepto z-score. 
    • Definir la desviación estándar. 
    • Introducir la regla empírica.
    • Explore cómo se relacionan la desviación estándar y las distribuciones normales. 
    • Reconocer el posible papel de los valores atípicos.
    • Definir y explorar los conceptos básicos de la probabilidad. 
    • Discutir y examinar permutaciones y combinaciones. 
    • Explique cómo calcular los percentiles. 
    • Definir el concepto de probabilidad condicional.
    • Introducir y utilizar árboles de probabilidad. 
    • Definir y utilizar el teorema de Bayes. 
    • Discuta y explore variables aleatorias discretas. 
    • Introducir binomios y discutir su relación con las curvas normales. 
    • Examine las curvas en forma de campana y lo que representan. 
    • Enumere los tres temas principales abordados en Fundamentos de Estadística: 
  • 2. 
    • Reconocer dos características clave asociadas con muestras aleatorias simples. 
    • Aplique el Teorema del Límite Central para encontrar el promedio de las medias de la muestra.
    • Analice muestras aleatorias durante las pruebas de hipótesis.
    • Evalúe situaciones individuales para determinar si es necesaria una prueba de una o dos colas. • Definir el muestreo de aceptación. 
    • Trabajar con tamaños de muestra pequeños 
    • Uso de t-statistic vs. z-statistic 
    • Cálculo de intervalos de confianza con puntuaciones t 
    • Comparación de dos poblaciones (proporciones) 
    • Comparación de dos medias poblacionales 
    • Pruebas de Chi-cuadrado 
    • Pruebas ANOVA 
    • Pruebas de regresión

TEMARIO

 

  • Datos y gráficos 
  • Introducción a los datos y gráficos 
  • Ejemplos de datos y gráficos

 

  • El Medio 
  • El centro de su conjunto de datos Conjuntos de datos básicos 
  • Circunstancias especiales 

 

  • Variabilidad 
  • Introducción a la variabilidad 
  • Gama Desviación estándar 
  • Cálculo de la desviación estándar 
  • Desviación estándar grande y pequeña 
  • Regla empírica Afloramientos 

 

  • Introducción a la probabilidad 
  • Conceptos básicos de probabilidad 
  • Ejemplos de probabilidad 
  • Permutaciones 
  • Combinaciones Percentiles 

 

  • Probabilidades de eventos múltiples
  •  Introducción a múltiples eventos 
  • Probabilidades de dos eventos 
  • Probabilidades condicionales 
  • Árboles de probabilidad 
  • Regla de multiplicación 
  • Uso de árboles de probabilidad 
  • Teorema de Bayes 

 

  • Probabilidades discretas y continuas 
  • Discreto vs. continuo 
  • Media discreta 
  • Binomios 
  • Curva normal Curva en forma de campana 
  • Transformación Z 

 

  • Más allá de los datos y la probabilidad 
  • Comprender los datos y las distribuciones
  •  Probabilidad y variables aleatorias 
  • Muestreo Consideraciones de ejemplo 
  • Muestras aleatorias Alternativa a las muestras aleatorias 
  • Tamaño de la muestra 
  • La importancia del tamaño de la muestra 
  • El teorema del límite central 
  • Error estándar (para proporciones) 
  • Distribución muestral de la media 
  • Error estándar (para medios) 

 

  1. Intervalos de confianza
    • Una muestra es todo lo que necesitas 
    • ¿Qué es exactamente un intervalo de confianza? 
    • Intervalos de confianza del 95% para las proporciones de la población
    • ¿Quieres tener más del 95% de confianza? 
    • Explicación de resultados inesperados 
  • Intervalos de confianza del 95% para las medias poblacionales

 

Metodología:

METODOLOGÍA:

Seminario totalmente práctico con base teórica aplicable, dividido en OCHO (8) sesiones de tres (3) horas cada una para un total de 24 horas, en las que se desarrollarán los temas descritos anteriormente mediante ejercicios individuales. Cada participante recibirá de forma digital una (1) carpeta con los archivos que serán utilizados durante el Seminario. Además, recibirán un instructivo digital que contiene los procedimientos que se impartirán.

El curso se imparte de forma magistral, con la aplicación práctica por parte de los participantes desde sus equipos de cómputo. Con ello, los conocimientos transmitidos son empleados por parte de los colaboradores a través de prácticas guiadas por el instructor, en donde se explica paso por paso cómo se ejecutan las diferentes funciones, aplicaciones, herramientas, etc.

Al ser de forma remota, se requiere de un enlace con Microsoft Teams o zoom.us de forma tal que todos los participantes ingresen a la videoconferencia. Los participantes recibirán un correo con la invitación a la clase. 

 

Los participantes transmiten sus consultas al instructor en cualquier momento del curso. De igual forma, el instructor realiza consultas y desarrolla actividades de forma tal que se promueva el dinamismo de la sesión.

 

  • Recomendaciones para un mejor aprovechamiento del curso:
    • Cada participante debe trabajar con su propio equipo (Se recomienda NO trabajar en parejas)
    • Preferiblemente contar con 2 pantallas para proyectar en una la clase y trabajar en el computador (Una buena opción es ver la clase en el dispositivo móvil (celular) y trabajar en la computadora / No es indispensable es sugerido)
    • Los participantes deben:
  • Contar con buena señal de Internet
  • Ubicarse en un lugar libre de distracciones externas que puedan interrumpir durante la sesión.
  • Incorporarse a la sesión al menos 10 minutos antes del inicio
  • Tener en sus escritorios descargados los archivos con los que se va a trabajar durante la sesión. (No deben trabajar en la carpeta comprimida)
  • Mantener el micrófono cerrado, salvo cuando “levante la mano¨ (opción habilitada en Microsoft Teams) para hacer alguna pregunta o comentario” 
  • Mantenerse presente durante toda la sesión

 

FACILITADOR 

Lic. Adolfo Estrada

Licenciado en Farmacia de la UNIBE.

Bachillerato en Ingeniería en Electromedicina de la Universidad Latina. Cuenta con más de 15 años de experiencia en distintas industrias en temas como Análisis de Datos y Manejo de Proyectos.

Desde hace 7 años es consultor de Microsoft en entrenamientos.

Cuenta con Certificaciones en Six Sigma, Yellow Belt, ScrumMaster y CISCO CCNA.

 

Fechas: 14, 21, 28 julio, 4, 11, 18, 25 agosto y 1 de setiembre de 2022

Hora: 5:00 p.m. a 8:00 p.m.

Inversión: ¢138.720,00 asociados, ¢158.100,00 no asociados (IVA Incluido)

Incluye: Material didáctico y certificado de participación

Inscripciones: Por el teléfono 2202-5610 extensiones 609, 611, 617, 662 ó 676, fax 2234-6089

O al correo electrónico: capacitacion@cicr.com

Dirección: 350 mts sur de la Fuente de la Hispanidad · San Pedro Montes de Oca, San jose, Costa Rica