Nuevo curso: Introducción a la estadística para analistas de datos

El campo de la analítica está en constante cambio y evolución, con nuevas tecnologías y técnicas que surgen todo el tiempo. Por eso es importante desarrollar continuamente sus habilidades, para que pueda mantenerse a la vanguardia y continuar brindando valor a su organización.

Aquí en Enterprise DNA, nuestro objetivo es equipar a los analistas de datos como usted con el conocimiento y las habilidades que necesita para mantenerse al día y seguir creciendo en su función.

En línea con esto, estamos muy orgullosos de lanzar nuestro primer curso para el nuevo año, al que llamamos Introducción a la estadística para analistas de datos . Esta es la primera parte de una serie sobre el reconocimiento, la comprensión y la gestión de la incertidumbre en los datos.

Los datos del mundo real a menudo son ambiguos y puede ser un desafío determinar si una tendencia representa un fenómeno importante o si es solo ruido aleatorio .

Este curso lo ayudará a desarrollar una comprensión práctica de las herramientas estadísticas más importantes que se utilizan para diferenciar una de otra, y si los datos en sí son cuantitativos o categóricos. Este curso se centrará en seleccionar las herramientas adecuadas y en interpretar correctamente los resultados.

Tabla de contenido

• Qué esperar de este curso
• Para quién es este curso
• Acerca de su instructor
• Cómo inscribirse

Qué esperar de este curso

El curso utilizará R como la herramienta principal para el análisis de datos y, al final, los alumnos:

• Desarrollar una fuerte intuición para reconocer la variabilidad y el sesgo en los datos de muestra del mundo real 
• Comprender la lógica fundamental de la inferencia estadística.  
• Poseer un conjunto de herramientas de técnicas esenciales para el análisis de variables categóricas y cuantitativas.  
• Reconocer el abuso estadístico y ser capaz de evitarlo en la práctica 
• Aprenda las diversas técnicas de inferencia especializadas que podrían encontrar en su futuro trabajo con datos 

Para quién es este curso

El curso Introducción a la estadística para analistas de datos es ideal para cualquiera que intente sacar conclusiones constructivas y generalizables a partir de los datos.

La incapacidad para reconocer y manejar la incertidumbre es una causa común de conclusiones erróneas en el análisis de datos, y ser capaz de evitar tales errores en la propia práctica y reconocerlos en los demás es una habilidad esencial para cualquier persona que trabaje con datos .

Acerca de su instructor

Nos hemos asociado con el Dr. Andrew Gard , creador del popular canal de YouTube Equitable Equations , para impartir nuestro curso sobre la gestión de la incertidumbre a partir de los datos. Es el autor del paquete R fqar , que facilita el análisis de grandes conjuntos de datos de calidad florística .

Su área de especialización es el análisis de datos usando R, donde integra tanto la experiencia en el dominio como la ciencia técnica de datos para brindar respuestas profundas a preguntas sobre datos del mundo real, respetando y cuantificando la incertidumbre inherente a los datos.

Actualmente es profesor de Matemáticas y Ciencias de la Computación en Lake Forest College en Chicago y tiene un doctorado en Matemáticas de la Universidad Estatal de Ohio.

Los conocimientos y la experiencia del Dr. Gard lo convierten en el líder perfecto para este curso, brindando a los alumnos una experiencia de aprendizaje valiosa y práctica.

Cómo inscribirse

Para inscribirse en este curso, simplemente regístrese para obtener una suscripción en . ¡Aproveche nuestra para obtener acceso a este curso cuando se lance!

Puede maximizar su suscripción eligiendo una que generará un plan de acción personalizado y recomendará cursos adaptados a su nivel de experiencia y objetivos profesionales.

También puede consultar nuestros para obtener más detalles y estar atento a la segunda parte de nuestra serie sobre el manejo de la incertidumbre en los datos a finales de este año.

Mis mejores deseos,

Equipo de LuckyTemplates