2 horas
Módulo 0 — Introducción a Python
Python desde cero hasta nivel intermedio: variables, funciones, listas, dataframes y automatizaciones.
1 hora
Módulo 1 — Introducción a la Estadística
Qué es la estadística, cómo te ayuda en el trabajo, tipos de variables y lectura de fórmulas.
1 hora
Módulo 2 — Instalación de Herramientas
Configuración de Excel, R, R Studio y Python para trabajar durante el curso.
4 horas
Módulo 3 — Estadística Descriptiva
Medidas de tendencia central, dispersión, posición y análisis de correlación en Excel, R y Python.
2 horas
Módulo 4 — Distribuciones y Bondad de Ajuste
Distribución normal y otras distribuciones de probabilidad aplicadas en Excel, R y Python.
3 horas
Módulo 5 — Estadística Inferencial
Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para tomar decisiones basadas en datos.
2 horas
Módulo 6 — ANOVA
Pruebas ANOVA para comparar rendimientos entre grupos, aplicadas en Excel, Python y R.
3 horas
Módulo 7 — Regresiones Lineales
Estimaciones mediante regresión lineal implementadas en Excel, R y Python.
2 horas
Módulo 8 — Trabajo Aplicado
Proyectos estadísticos reales que integran todo lo aprendido en Excel, R y Python.
