La toma de decisiones basada en evidencia es central para un óptimo desempeño en los más diversos ámbitos laborales. Desde las ciencias, pasando por la ingeniería y la gestión, el manejo de conceptos y metodologías estadísticas es fundamental para interpretar datos, analizar sus implicancias y tomar decisiones racionales.
El objetivo de este curso es entregar al estudiante herramientas esenciales para la aplicación de modelos y técnicas estadísticas que le permitan describir, analizar y resolver problemas en ingeniería, ciencias y gestión.
El programa está orientado a profesionales de diversos campos que estén interesados en adquirir conceptos cruciales de estadística aplicada. El contenido del programa será útil para profesionales que estén interesados en proseguir estudios de postgrado o desempeñarse en ámbitos de ingeniería, ciencias, administración o economía, entre otras profesiones, y que requieran de la formalización de sus conocimientos en estadística.
Por otra parte, se trabaja en una modalidad 100% en línea, mediante cápsulas de clases en videos, ejercicios prácticos, evaluaciones, material complementario y un foro de consultas. La metodología de aprendizaje será de auto instrucción, en la que el alumno define su propio ritmo para completar el curso.
Dirigido a:
-Profesionales, técnicos y científicos que requieran formalizar o expandir conocimientos importantes de estadística aplicada a problemas de su quehacer laboral.
Objetivos de aprendizaje:
- Disponer de un computador o dispositivo electrónico que le permita acceder a internet para poder realizar el curso.
- Velocidad de internet de mínimo 4 Mbps.
-Poblaciones, muestras y procesos.
-Distribuciones de datos y estadísticos descriptivos.
-Obtención y tipos de datos.
-Aplicación en estudios científicos y económicos: Descripción de datos continuos y categóricos.
-Conceptos fundamentales en probabilidad.
-Distribuciones de muestreo.
-Calidad y confiabilidad de datos.
-Aplicación en análisis de confiabilidad: Cálculo de probabilidades condicionales.
-Intervalos de confianza y test de hipótesis.
-Análisis de Varianza.
-Métodos de regresión y correlación.
-Aplicación en artículos científicos: Verificación de hipótesis y presentación de conclusiones.
-Conceptos fundamentales de diseño experimental.
-Diseño completo y factorial.
-Metodología de superficie de respuesta.
-Aplicación en planificación de experimentos: Diseño óptimo experimental.
Ph.D. The University of Queensland, Australian Institute for Bioengineering and Nanotechnology. Investigador e Ingeniero de Proyectos, Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile y Laboratorio de Biotecnología de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
Profesor Asistente UC Departamento de Ingeniería Química y Bioprocesos, Escuela de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional. Especialidad: Optimización de biosistemas, Modelamiento de bioprocesos, Análisis estadístico de datos, Estadística Bayesiana.
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