Análisis Estadístico de Datos con R | Curso | PeruStat Analytics .

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ANÁLISIS ESTADÍSTICO
DE DATOS CON R

Modalidad: Presencial
Duración: 32 Horas académicas* (8 sesiones x 4 hrs.)
Fechas: 30 de octubre; 6, 13, 20, 27 de noviembre y; 4, 11, 18 de diciembre.
Horario: Miércoles de 6.30 pm a 10.00 pm
Lugar: Studio 1. Av. Petit Thouars 5478 – Miraflores. Lima. Perú
Importante: Llevar LAPTOP habilitada para conectarse vía WiFi

* PRECIOS: Mira nuestros precios y descuentos en  este enlace.

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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
  • Principios de Diseños Experimentales.
  • Análisis de Varianza de una vía.
  • Análisis de Varianza de dos vías.
  • Asociación entre variables cualitativas
    • Tablas de contingencia.
    • Prueba chi-cuadrado
  • Asociación entre variables cuantitativas
    • Diagramas de dispersión.
    • Medidas de asociación para variables cuantitativas: Covarianza y Correlación.
  • Regresión Lineal Simple

CONOCE A NUESTROS INSTRUCTORES

No sólo cuentan con una destacada trayectoria profesional sino también docente.

Enver Tarazona

Enver trabajó como experto de la Dirección de Calidad, Procesos y Lealtad de Telefónica Móviles S.A. Cuenta con más de 12 años de experiencia como docente en las principales universidades del país, desempeñándose actualmente como profesor auxiliar del Departamento Académico de Ciencias de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Es también profesor contratado en el Departamento Académico de Economía en la Universidad del Pacífico y la maestría de Ciencia de los Datos en la Universidad Ricardo Palma, además de profesor visitante en la maestría de Estadística Aplicada de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM).

Enver es Ingeniero Estadístico e Informático de la UNALM y Magíster en Estadística por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), además de estudios culminados de maestría en Educación en la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH) y un diploma de segunda especialidad en Medición y Evaluación de Aprendizajes por la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Cuenta además con diversas especializaciones en Machine Learning, Data Science y Big Data en el MIT, la Universidad de Columbia y la UC.

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 Magíster en Estadística de la Pontificia 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 RegularS/. 1050
Inscripción Temprana (Hasta el 24 de octubre de 2019)S/. 860
Estudiantes de Pre y Post Grado / DocentesS/. 760
Corporativos (2 a más)S/. 760

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

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

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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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