Análisis Estadístico de Datos con R - PeruStat Analytics .

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ANÁLISIS ESTADÍSTICO
DE DATOS CON R

Modalidad: Presencial
Duración: 32 Horas académicas* (8 sesiones x 4 hrs.)
Fechas: 18 y 25 de Junio; 2, 9, 16, 23 y 30 de Julio; 6 de Agosto
Horario: Lunes 6.30 pm a 10.30 pm
Lugar: Studio 1. Av. Petit Thouars 5478 – Miraflores. Lima. Perú
Importante: Llevar LAPTOP con conexión WiFi

Solicítanos información

REVISA EL CONTENIDO DEL CURSO

  • Definición de Estadística.
  • Población y muestra.
  • Tipos de datos.
  • Reconocimiento de Variables y su escala de Medición.
  • Medidas estadísticas: Parámetros y estadísticos.
  • Estudios experimentales y observacionales.
  • Introducción a R.
  • Uso de RStudio
  • Exploración de datos cualitativos.
  • Exploración de datos cuantitativos.
  • Medidas de resumen: Tendencia central, dispersión y asimetría.
  • Transformaciones: Puntuación Z.
  • Outliers y valores perdidos
  • Experimentos Aleatorios.
  • Probabilidad: Definiciones. Propiedades.
  • Probabilidad Condicional.
  • Teorema de Bayes.
  • Variables Aleatorias: Definición. Propiedades.
  • Modelos de probabilidad discretos
  • Modelos de probabilidad continuos.
  • La distribución Normal.
  • Teorema del límite central.
  • Distribuciones muestrales.
  • Estimación por intervalos de confianza.
  • Pruebas de Hipótesis:
    • Región crítica, Hipótesis nula e hipótesis alterna.
    • Error tipo I y error tipo II.
    • Nivel de significación de la prueba
    • P-valor
    • Prueba de hipótesis sobre la media y proporción
  • Métodos de remuestreo: Bootstrapping. Intervalos de confianza por métodos de remuestreo. Pruebas de Hipótesis.
  • Tablas de contingencia.
  • Prueba chi-cuadrado.
  • Diagramas de dispersión.
  • Medidas de asociación para variables cuantitativas: Covarianza y Correlación
METODOLOGÍA

La metodología del curso se basa en una combinación de clases teóricas y análisis de casos prácticos en la computadora. Cada sección del curso está motivada por un conjunto de datos en particular, de tal forma que el participante gane experiencia trabajando con una amplia variedad
de fuentes de datos similares a los que usa en la realidad. Los contenidos están estructurados en 8 sesiones con un total de 32 horas académicas.

* Las horas académicas tienen una duración de 50 minutos.

PROFESIONALES EN LA ENSEÑANZA

Quienes forman parte de nuestro equipo de capacitadores destacan no sólo en su desempeño profesional en el campo, sino también por su labor académica en las principales universidades del país. Es decir, no sólo son expertos profesionales sino también, especialistas de la enseñanza.

CERTIFICACIÓN

Al comenzar el curso, el participante elegirá la categoría de certificación:

  • Certificado de asistencia: Para obtener este certificado debe de mantener un porcentaje mínimo de 75 % de asistencia a clases.
  • Certificado de aprobación: El 100% de la calificación final se obtiene sobre la base de cuestionarios o listas de ejercicios al final de cada sesión. Para recibir el certificado de aprobación el participantes deben obtener al menos un 70% de los puntos posibles y contar con el
    porcentaje mínimo de asistencia a clases.

Serán otorgados certificados a nombre de PeruStat Analytics S.A.C. que acredita a los participantes
del curso. La certificación que se otorga es excluyente.

CONOCE A NUESTRAS INSTRUCTORAS

Evelyn Gutiérrez

Magister en Estadística por la Pontifica Universidad Católica del Perú. Evelyn cuenta con amplia experiencia en el manejo, análisis estadístico de datos y modelos de predicción en R. También cuenta con experiencia en el manejo de software SIG (GIS) y análisis de información geográfica para geomarketing.

Actualmente es Data Scientist en LenddoEFL, donde se encarga de desarrollar modelos predictivos para el riesgo de crédito. Evelyn también es docente contratada de la Pontifica Universidad Católica del Perú y Co-organizadora de RLadies Lima, parte de una organización mundial para promover la diversidad de género en la comunidad R.

Yuriko K. Sosa

Yuriko Sosa trabaja como sub-coordinadora del equipo de Psicometría en la Oficina de Medición de la Calidad de
los Aprendizajes (UMC) del Ministerio de Educación del país (Minedu). Cuenta con más de 4 años de experiencia en medición educativa, y con más de 2 años como jefe de prácticas del curso de Estadística en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), y recientemente en la Universidad del Pacífico (UP).

Además, ha realizado talleres para especialistas y diferentes actores del medio educativo sobre aspectos psicométricos en evaluaciones a gran escala, a través del Minedu.

Actualmente, es co-organizadora del movimiento R-ladies en Lima, el cual busca promover la diversidad de género en la comunidad R (software libre y a su vez lenguaje de programación).

Yuriko es egresada de la carrera de Ingeniería en Estadística e Informática de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM) y Magíster en Estadística por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP).
Su área de investigación se centra en el ámbito de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) y Modelos de Diagnóstico Cognitivo (MDC) aplicados a la medición educativa.

Stéfany Neciosup

Stéfany es Licenciada en Estadística de la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo (UNPRG), con registro Nº 990 en el Colegio de Estadísticos del Perú y es candidata a Magíster en Estadística de la Pontificua Universidad Católica del Perú (PUCP). Entre sus áreas de investigación se encuentran los modelos lineales mixtos conjuntos de clases latentes aplicados a datos longitudinales del sector salud, tema de la tesis de posgrado que actualmente está desarrollando en colaboración con el área de Estadística de Oncosalud-AUNA.

Se ha desempeñado como Pre-Docente en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), como Consultor Externo en el Instituto Peruano de Energía Nuclear (IPEN) y como Analista de base de datos en la empresa consultora Marketdata EIRL. Actualmente trabaja como Analista de datos en la Gerencia de Investigación Académica y Aplicada de la Superintendencia Nacional de Administración Tributaria (SUNAT) y tiene experiencia como expositora en diversos eventos académicos.”

INVERSIÓN

PRECIO (S/.)
Precio Regular S/. 950
Inscripción Temprana (Hasta 25 de mayo de 2018) S/. 830
Estudiantes de Pre-Grado S/. 750
Corporativos (3 a más) S/. 780

Todos los precios incluyen IGV y Certificado de Participación o Aprobación, según sea el caso, otorgado por PeruStat Analytics S.A.C.

Formas de Pago

Puedes hacernos un depósito o una transferencia bancaria a nuestra cuenta corriente:

PeruStat Analytics S.A.C.
Banco de Crédito del Perú
Cuenta Corriente Soles
193-2488822-0-14
CCI: 00219300248882201412

Y enviarnos el voucher de pago o número de operación respectivo a nuestro e-mail: info@perustat.com

Puedes separar tu vacante pagando el 60% del curso hasta el 25 de Mayo de 2018.

El saldo del 40%, lo puedes pagar hasta el 30 de junio de 2018.

Cualquier consulta no dudes en escribirnos a info@perustat.com para darte una solución que pueda ajustarse a tus necesidades.

PREGUNTAS FRECUENTES

Existe una frase muy conocida en el mundo de R que fue mencionada por Norman Nie, quien es uno de los co fundadores de SPSS. Según él “R es el lenguaje de programación estadístico más potente y más flexible del planeta”. En realidad, R es más que un lenguaje de programación. Es un entorno de programación completo y código abierto con un enfoque radicalmente diferente para el tratamiento de bases de datos, pues ha sido diseñado desde el principio con la finalidad de facilitar el manejo de los conjuntos de datos complejos del mundo real. Y por sobre todo, es un proyecto de código abierto que depende de una gran comunidad de desarrolladores e investigadores en todo el mundo para crecer y evolucionar.

En la actualidad, la comunidad de usuarios de R es tan grande y amplia que genera nuevos paquetes de
R a un ritmo asombroso
. Hoy existen cerca de 5,000 paquetes. Algo que no sucede con los proveedores de software comercial quienes rara vez desarrollan nuevos programas a menos que haya un mercado lo suficientemente amplio como para justificar sus costos de desarrollo, y además este proceso puede tomar años. Por el contrario, la comunidad de investigación de R desarrolla y lanza nuevo software continuamente. Una de las principales características de R es que es especialmente útil para generar tablas y gráficos de forma rápida y sencilla.

En los últimos años, R ha sido aceptado como el “lenguaje universal” para el análisis de datos, esto debido principalmente a su capacidad para transformar y evolucionar. Es un hecho que a medida que se descubren nuevas técnicas estadísticas de análisis de datos, éstas surgen como paquetes desarrollados por la gran comunidad de investigadores de R mucho antes de que sean incorporadas en el software tradicional.

R, además, es la herramienta más popular para la minería de datos y la ciencia de datos según la encuesta anual (2015) realizada por KDnuggets que esta vez contó con alrededor de 3000 votantes sobre un registro récord de 93 herramientas diferentes.

Política de Cancelación de Inscripción y Devolución: Si la cancelación de su inscripción se diese a 20 días o más de la fecha de inicio del curso, se devolverá el monto pagado menos el 10%. Si la cancelación se diese entre los 7 y 19 días antes de la fecha de inicio del curso, se devolverá el monto pagado menos el 50%. Si la cancelación se diese con 6 días o menos de la fecha de inicio del curso, no habrá devoluciones.

Limitación de Responsabilidad: La empresa se reserva el derecho de cancelar o postergar el curso de no haber registrado un número mínimo de participantes. Tampoco nos hacemos responsables por gastos de viaje incurridos para la participación al curso. Así mismo, nos reservamos el derecho de cambiar algún expositor por situaciones de emergencia.

Nuestros alumnos provienen de las principales organizaciones del país.
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