La mayor parte de las técnicas y algoritmos usados en el área de la ciencia de datos descansan en fundamentos estadísticos. El objetivo de este curso es entregar a los alumnos una base estadística mínima para construir sobre un fundamento robusto los conocimientos de minería de datos de los cursos posteriores. Los alumnos aprenderán técnicas de análisis exploratorio de datos, validación de hipótesis y regresión, entre otros temas.
Dirigido a:
- Todas las personas que necesiten o estén interesadas en adquirir las habilidades para aplicar técnicas de Data Mining a su trabajo.
- Todas las personas que han aprendido lo esencial de Data Mining, pero necesitan profundizar y adquirir algo de fundamentos estadísticos.
Objetivo de aprendizaje:
- Analizar datos de forma exploratoria para explicar la correlación entre variables, aplicando conceptos estadísticos.
Requisitos de ingreso:
- Licenciatura, título profesional o técnico de mínimo cuatro años.
Se recomienda contar con:
- Conocimientos básicos de programación en Python.
- Manejo de computación a nivel usuario, considerando el uso de planillas Excel a nivel medio.
- Dos años de experiencia laboral.
- Variables y transformaciones
- Variables y efecto del tamaño
- Funciones de probabilidad (PMFs)
- Distribuciones continuas
- Familia exponencial
- Funciones de distribución acumulada (CDFs)
- Distribuciones continuas
- Gráficas distribución lognormal
- Diagramas de dispersión
- Correlación
- Covarianza
- Testeo de hipótesis
- Diferencia de medias
- Formalización
- Testeo de correlación y testeo de proporciones
- Mínimos cuadrados lineales
- Introducción a las series de tiempo
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20% Exalumnos y colaboradores UC y DUOC, exalumnos de Educación Profesional de Ingeniería UC, Tarjeta vecino Providencia, Las Condes, y Convenio Ingeniería.
15% Funcionarios de servicios públicos.