Análisis Estadísticos con R

4.5

Los principales objetivos que logrará el estudiante al culminar el curso son:

  • Aplicar la importación de datos desde múltiples fuentes y formatos.
  • Analizar, en función al interés.
  • Evaluar los paquetes de librerías utilizándolas de forma adecuada.
  • Aplicar conceptos básicos de R para crear scripts.
  • Representar gráficamente la data, obteniendo conclusiones estadisticas.
  • Realizar análisis estadísticos, importando librerías, data y elaborando scripts.
  • Realizar prueba de hipótesis, T-test y control estadístico de procesos.
    Análisis Estadísticos con R

    Información del curso

    Gestión y Mejora de Procesos: Un pilar de la Transformación DigitaliSE Data Science & IA
    103 estudiantes
    26 Lecciones
    12 horas de contenido
    24 horas de práctica
    6 bonos descargables
    Aprende a tu ritmo

    Accede al curso cuando quieras y repasa si es necesario. Tu acceso será por todo un año.

    Certifícate

    Al finalizar el curso, aprueba la evaluación y obtén tu certificado (por horas de contenido).

    Excelencia Profesional

    Realiza un proyecto donde apliques lo que has aprendido y obtendrás un segundo certificado (por horas de contenido + horas de práctica).

    DESCRIPCIÓN DEL CURSO

    En este curso aprenderás los fundamentos teóricos relacionados al Análisis estadístico con R, lo cual te permitirá entender y explicar los fenómenos que involucra el determinar las diferencias estadísticamente significativas entre los procesos y/o maquinarias.

    Este curso es dictado por el ingeniero Cesar Augusto Mori Rebaza, quien te compartirá todo su conocimiento y experiencia sobre el Análisis Estadístico con R.

    PARA QUIÉN VA DIRIGIDO ESTE CURSO

    • Profesionales o técnicos con conocimientos en estadística y fundamentos básicos de programación que deseen sumar una herramienta útil y versátil a su abanico de herramientas de análisis de mucha ponderación en la industria 4.0.
    • Egresados de Ingeniería de Minas, Ingeniería Industrial y/o afines que busquen adquirir criterios aplicativos para estar preparados ante situaciones reales sobre el Análisis estadístico en R.
    • Estudiantes de últimos ciclos de Ingeniería de Minas, Ingeniería Industrial y/o afines que busquen aprender nuevas herramientas como el análisis estadístico en R.
    • Público en general con interés en especializarse en Análisis estadístico en R y aprender a través de casos prácticos.

    Temario del curso

    WEBINAR
    1 sesiones
    Webinar
    27m 35s
    ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
    7 sesiones
    Sesión 01: Introducción
    7m 18s
    Sesión 02: Recursos & Soporte
    10m 28s
    Sesión 03: Entorno R
    5m 21s
    Sesión 04: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
    6m 46s
    Sesión 05: Entorno R para Análisis Estadístico I
    22m 22s
    Sesión 06: Entorno R para Análisis Estadístico II
    21m 16s
    Sesión 07: Entorno R para Análisis Estadístico III
    40m 22s
    VISUALIZACIÓN E INTERPRETACIÓN DE DATOS
    5 sesiones
    Sesión 01: Introducción
    5m 25s
    Sesión 02: Histograma I
    19m 10s
    Sesión 03: Histograma II
    20m 26s
    Sesión 04: Importar Data
    39m 1s
    Sesión 05: Histograma III
    18m 29s
    PROBABILIDADES, VALOR-P Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
    6 sesiones
    Sesión 01: Introducción
    4m 12s
    Sesión 02: Muestreo I
    16m 40s
    Sesión 03: Muestreo II
    29m 53s
    Sesión 04: Hipótesis y Distribución Nula
    5m 29s
    Sesión 05: Variable Aleatoria
    11m 47s
    Sesión 06: Distribución Nula
    7m 39s
    TEOREMA DE LÍMITE CENTRAL, PRUEBA-T E INTERVALOS DE CONFIANZA
    6 sesiones
    Sesión 01: Introducción
    3m 48s
    Sesión 02: Teorema de Limite Central
    11m 46s
    Sesión 03: Teorema de Límite Central en R
    25m 6s
    Sesión 04: Prueba de Hipótesis
    13m 39s
    Sesión 05: Uso de T. Test e Intervalo de Confianza I
    21m 34s
    Sesión 06: Uso de T. Test e Intervalo de Confianza II
    11m 17s
    ¿CÓMO HACER UN PROYECTO DE PRODUCTIVIDAD?
    1 sesiones
    Mi proyecto
    1m 4s

    Bonos educativos

    Recurso 6: "Métodos Estadísticos con R y R Commander"
    Recurso 1: Package "UsingR"
    Recurso 5: Plantilla de Excel sobre Series Tiempo (csv)
    Recurso 2: Package "dplyr"
    Recurso 4: Package "qcc"
    Recurso 3: Package "ggplot2"
    Preguntas y respuestas

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