curso analisis de datos y estadistica avanzada aplicada a negocios
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Limitless Power of Information (LPI)AddKw
ANÁLISIS DE DATOS Y ESTADISTICA AVANZADA APLICADA A NEGOCIOS
1. SUMILLA
El análisis de datos es una de las partes esenciales del desarrollo de una investigación y su correcta realización es la clave para el éxito del trabajo desarrollado.
El objetivo del curso es que el alumno sea capaz de analizar los datos procedentes de una investigación, modelizarlos y obtener unas conclusiones robustas junto unos gráficos atractivos de cara a la presentación de los resultados en un informe.
El curso se plantea con un enfoque hacia el análisis de datos en cualquier disciplina. Se pretende que el alumno pueda realizar cualquier tipo de análisis y modelización de datos procedentes, tanto en el ámbito productivo como en el económico-financiero.
Para ello, junto con la explicación teórica se han incluido ejemplos resueltos con las toolboxes de análisis y modelización de datos de MATLAB (Statistic Toolbox, Curve Fitting ToolBox), así como con el programa estadístico STATGRAPHICS o con EXCEL.
El curso se completa con un módulo de simulación de datos por el método de Monte Carlo.
El contenido está orientado a todo el personal involucrado en tareas de modelización y análisis de datos dentro de una investigación específica desarrollada en su empresa.
2. OBJETIVOS
2.1. OBJETIVOS GENERALES
El objetivo general del curso es la de crear las bases tanto conceptuales como metodológicas y dotar al alumno de una serie conocimientos y herramientas lo suficientemente avanzadas para el análisis y modelización de datos procedentes de cualquier tipo de investigación
Los conocimientos adquiridos en este curso permitirán a los asistentes obtener unas conclusiones robustas de cara a la presentación de los resultados en un informe.
El alumno también será capaz de realizar un diseño de experimentos adecuado de forma que el estudio planteado se realice de la forma más eficaz posible.
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ANÁLISIS DE DATOS Y ESTADISTICA AVANZADA APLICADA A NEGOCIOSSe utilizará principalmente el programa Statgraphics complementándose con Excel y con el paquete estadístico de MATLAB
En todos los casos se evaluarán los distintos programas desde el punto de vista de la potencia de cálculo y de la facilidad de uso dotando al alumno de los criterios necesarios para escoger uno u otro en función de sus necesidades.
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2.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS
2.2.1. Conocer las diferentes metodologías del análisis de datos.2.2.2. Conocer las principales técnicas de análisis de datos, inferencia
estadística, contraste de hipótesis y análisis de varianza.2.2.3. Conocer los métodos de diseño de experimentos a fin de realizar
un estudio eficiente.2.2.4. Conocer los modelos de regresión simple y múltiple.2.2.5. Conocer los métodos de reducción de dimensiones y análisis
cluster.2.2.6. Conocer las técnicas de simulación de Monte Carlo y su aplicación
en la investigación.
3. LA METODOLOGIA DE ENSEÑANZA
El curso se desarrolla a través de procesos de e-learning de transferencia de conocimiento, basados en la plataforma TeamViewer (TeamViewer es un plataforma altamente eficiente en el proceso de intercambio de conocimiento).
Se presentarán diapositivas y transparencias para las sesiones del curso.
Asimismo en el curso los estudiantes disponen una base de datos de conocimiento bajo la tecnología Wiki con información de:- Las clases en power point- Videos explicativos de las lecciones teóricas y prácticas- Manuales y documentos de interés.- Links de importancia.- Etc.
Durante el curso se desarrollaran varios ejemplos de análisis de datos con diferentes herramientas.
Al final del curso el alumno presentará un ejercicio de ejemplo realizado por él mismo (Anexo A).
LPI AddKw tendrá derecho a utilizar con fines de difusión, formación e investigación todo el material utilizado en el curso. AddKw podrá publicar en el portal y en la base de conocimientos los estudios de casos seleccionados, otorgando los créditos de autoría al estudiante. Los horarios son abiertos a elección del participante en coordinación con AddKw. Al ser cursos personalizados hay amplia flexibilidad de elección de los
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ANÁLISIS DE DATOS Y ESTADISTICA AVANZADA APLICADA A NEGOCIOShorarios, teniendo en consideración la diferencia de horas ya que los docentes pueden estar en Europa o en LatinoAmerica.
En caso el curso sea de interés del participante se desarrollará un seminario explicativo de 1 hora para explicar el alcance y objetivos del curso, el funcionamiento del aula virtual, establecer los horarios y verificar y asesorar sobre la instalación del producto en el equipo del participante. Este seminario se realizará en fecha previa al inicio del curso.
4. UNIDADES Y CONTENIDOS TEMÁTICOS POR SESIÓNPROGRAMA SEMANAL (CLASES) – 28 horas de lección.
Lección
HRS. TEMA
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Introducción al análisis de datos y fundamentos de inferencia
- Estadística Descriptiva.- Modelos de Probabilidad: Distribución Normal.- Estimación.- Contrastes de Hipótesis.- Contrastes de Bondad de Ajuste.- Transformaciones.
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Análisis de varianza y diseño de experimentos- Comparación de dos tratamientos.- Modelo básico de Análisis de la Varianza.- Comparaciones múltiples y diagnosis del modelo.- Bloques aleatorizados.- Diseños factoriales con dos factores.- Diseños factoriales con tres factores.- Análisis de casos prácticos.
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Regresión simple y múltiple- Regresión lineal simple: Hipótesis, estimación e inferencia.- Predicción en regresión simple.- Diagnosis del modelo: Datos atípicos y/o influyentes.- Modelo de regresión lineal múltiple: Hipótesis, estimación e
inferencia.- Problemas de multicolinealidad.- Variables explicativas cualitativas.- Selección automática de modelos: Métodos backward y
forward.- Análisis de casos prácticos.
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Análisis multivariante- Análisis descriptivo.- Reducción de la dimensión:
- Componentes Principales.- Análisis Factorial.
- Modelos de heterogeneidad:- Análisis cluster.- Análisis discriminante.
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Métodos de simulación de Monte Carlo- Introducción- Condiciones de uso- Generación de números aleatorios. Método de la función de
distribución inversa.- Generación de muestras de variables aleatorias
unidimensionales. Aplicación al cálculo de integrales.- Simulación de distribuciones- Método adaptativo- Aplicación a la propagación de incertidumbres.- Estimación de parámetros de la variables respuesta.
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Presentación de trabajos- Cada alumno presentará durante un tiempo máximo de 15
minutos un caso particular resuelto tras el cual se abrirá un turno de preguntas de 5 minutos.
5. PUBLICO OBJETIVO
El curso está dirigido a cualquier persona involucrada en el análisis de datos y modelización de los mismos dentro de la empresa.
6. BIBLIOGRAFIA
6.1.ONG LPI – Addkw Sudamerica URL: http://addkw.com/ 6.2.BIMP, IEC, IFCC, ISO, IUPAC, and OILM. 1995. Guide to the Expression of
Uncertainty in Measurement. 2nd edition. (Geneva, Switzerland: International Organisation for Standardisation. ISBN 92-67-10188-9.
6.3.JCGM - Joint Commitee for Guides in Metrology. 2008. Evaluation of measurement data . Supplement 1 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” – Propagation of distributions using a Monte Carlo method.
6.4.Mathews J. H. Fink K. D.; 2000. Métodos numéricos con MATLAB. Editorial Prentice Hall Ibérica S.R.L. ISBN: 84-8322-181-0. 736 pp. Mathews J. H. Fink K. D.; 2000. Métodos numéricos con MATLAB. Editorial Prentice Hall Ibérica S.R.L. ISBN: 84-8322-181-0. 736 pp.
6.5.Miller J.M., Miller, J.C.; 2002. Estadística y quimiometría para química analítica. Pearson Educación, S.A., Madrid, España, 296pp. ISBN: 8420535141.
7. REQUERIMIENTOS
Para el dictado del curso el estudiante debe contar con lo siguiente:- Software: Statgraphics, Excel 2010+, Octave (a quienes lo soliciten se les
proporcionara un servidor virtual). - Sistema de audio y video en correcto funcionamiento.- Línea de internet estable, mínimo de 2.5 GBits
En caso el alumno no cuente con esta información LPI AddKw podrá brindar facilidades al alumno.
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ANÁLISIS DE DATOS Y ESTADISTICA AVANZADA APLICADA A NEGOCIOSLPI AddKw tendrá derecho a publicar en el portal y en la base de conocimientos los estudios de casos seleccionados, otorgando los créditos de autoría al estudiante.
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Anexo A
EJEMPLO DE FIN DE CURSO
En este caso el alumno elegirá un problema real, o se le proporcionarán los datos de un ejemplo, para que desarrolle un ejercicio.
En el Ejercicio deberá seleccionar el método análisis más adecuado y compararlo con otros sistemas para ese tipo de datos.
Finalmente el alumno presentará en la plataforma web durante un tiempo máximo de 15 minutos el trabajo realizado.
1. INTRODUCCIÓN.1.1. Problema planteado
2. MATERIAL Y MÉTODOS2.1. Obtención de los datos.2.2. Métodos de análisis para este caso.2.3. Justificación del método elegido.
3. RESULTADOS.3.1. Resultados obtenidos.3.2. Comparación con otros métodos de análisis.
4. Conclusiones.4.1. Discusión del rsultado.4.2. Conclusiones.
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