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INICIO

02 de mayo de 2017
Inversión: $ 2.850.000
Intensidad: 108 Horas

HORARIO

Martes, Miércoles y Jueves de 6:00 p.m. a 10:00 p.m.

*Se inicia con un grupo mínimo de 15 personas

LÍNEAS DE INFORMACIÓN

Call Center: 3258181
Gratuita:01-8000 110414

INSCRIPCIONES ABIERTAS

¡Inscríbete Aqui!


Acerca del programaPlan de EstudiosDocentes

Presentación Diplomado Métodos estadísticos para el Análisis de Datos

El manejo de la información y de los datos es una de las actividades fundamentales en el desarrollo de las diferentes instituciones dentro de un mundo cada vez más globalizado, interconectado y competitivo. Para el uso de esta información se requiere de técnicas y metodologías sistemáticas, rigurosas y formales que permiten la generación de boletines, informes, indicadores e índices, con el fin de tener criterios para evaluar el comportamiento de la institución y tener elementos para la toma de decisiones eficientes.

La estadística proporciona una serie de técnicas para el análisis de datos, diseños muestrales, diseño de experimentos, que apoyadas por programas de computador, proporcionan las herramientas para el manejo eficiente de los datos y de la información.

El uso de estas herramientas y técnicas exige una formación especializada de funcionarios o personal de las diferentes áreas de la institución que tenga que ver con el manejo, análisis y desarrollo de informes.
Para responder a esta necesidad la Universidad ofrece el diplomado en métodos estadísticos para el análisis de datos.

Dirigido A

Profesionales de todas las áreas que necesiten la utilización de técnicas estadísticas.

Competencias que desarrollan

Complementar la formación profesional o personal calificado en la aplicación de métodos estadísticos a problemas inherentes a su área de actividad dentro de la institución o empresa.
Hacer análisis descriptivo de datos que permita caracterizar el comportamiento de diferentes actividades.
Manejar algunas técnicas estadísticas básicas para el análisis de datos.
Utilizar diferentes programas o software estadísticos aplicando diferentes técnicas estadísticas.

Metodología

Clases magistrales
Talleres prácticos
Análisis de casos

Plan de Estudios Diplomado Métodos estadísticos para el Análisis de Datos

MÓDULO I: Análisis Descriptivo de Datos (18 horas)

  • Conceptos básicos. Variables.
  • Distribución de frecuencia para variables. Gráficos.
  • Medidas de Tendencia Central: Media aritmética, Mediana, Moda.
  • Medidas de Posición: Percentiles.
  • Medidas de Dispersión: Rango, Varianza, Desviación Estándar, Coeficiente de Variación.
  • Distribuciones de frecuencias conjuntas.

MÓDULO II. Teoría de Probabilidad (18 horas)

  • Teoría básica de conjuntos.
  • Experimentos aleatorios y espacio muestral.
  • Eventos, Probabilidad de un evento.
  • Propiedades básicas de probabilidad.
  • Probabilidad Condicional, Independencia. Teorema de Bayes Concepto de Variable Aleatoria.
  • Distribuciones discretas de probabilidad.
  • Distribuciones continúas de probabilidad.
  • Valor esperado de una variable aleatoria.
  • Varianza de una variable aleatoria.
  • Covarianza y correlación de variables aleatorias
  • Algunas distribuciones de probabilidad
  • Distribución discreta uniforme.
  • Distribución binomial.
  • Distribución hipergeométrica.
  • Distribución de Poisson.
  • Distribución Normal.
  • Teorema Central del Límite.

MÓDULO III. Estadística Inferencial (18 horas)

  • Introducción a la Inferencia estadística.
  • Estimación de la media .Error estándar de la media. Tamaño de muestra.
  • Intervalo de confianza para la media en muestras pequeñas.
  • Intervalo de confianza para la proporción. Tamaño de muestra.
  • Hipótesis estadística. Prueba de una hipótesis estadística.
  • Pruebas relacionadas con una sola media (varianza conocida).
  • Pruebas sobre una sola media (varianza desconocida).
  • Pruebas relacionadas con proporciones.

MÓDULO IV. Análisis lineal de datos (18 horas)

  • Regresión lineal simple: Método de mínimos cuadrados.
  • Inferencia acerca de los coeficientes de regresión.
  • Regresión lineal múltiple
  • Evaluación de los supuestos del modelo de Regresión Múltiple: Normalidad, Autocorrelación, Heteroscedasticidad, Multicolinealidad.

MÓDULO V.Análisis multivariado de datos (28 horas)

  • Conceptos de métodos multivariados estadísticos.
  • Análisis Factorial
  • Análisis en componentes principales
  • Análisis de correspondencias
  • Análisis de conglomerados
  • Análisis discriminante
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Director Académico

MARTHA LUCIA CORRALES BOSSIO
Ingeniera de sistemas. Universidad Industrial de Santander Magister en estadística. Universidad Nacional
Certified Risk Management. Software Shop y actual estudiante de doctorado en estadística. Experta diseñadora de soluciones para Internet, Microsoft Certified Professional, catedrática en sistemas, auditoría de sistemas, matemáticas, probabilidad y estadística, facilitadora en herramientas de software Microsoft Office Professional y herramientas de software estadístico con experiencia en investigación científica aplicada al desarrollo económico y a la responsabilidad social ambiental y con certificación internacional en manejo de riesgos. Profesor de tiempo completo de la Universidad Sergio Arboleda.


Docentes

CARLOS DUITAMA
Estadístico U.N. especialista en matemática aplicada de la U. Sergio Arboleda, Master en finanzas y mercados financieros de la U. San Pablo CEU (España), profesor de tiempo completo de la Universidad Sergio Arboleda.


MILTON RUEDA
Estadístico Universidad Nacional. Especialista en análisis de administración financiera. Universidad Católica de Colombia. Magister en estadística. Universidad Nacional de Colombia. Doctor en estadística, Universidad Konstanz. Alemania.


MARGARITA MARIN JARAMILLO
Profesional en Economía, con interés en la estadística bayesiana, la teoría de muestreo, econometría aplicada, el análisis de series de tiempo y el análisis multivariado, con experiencia en investigación académica, enseñanza y en desarrollo de eventos académicos. Persona con alto sentido de la responsabilidad, capacidad para aprender, tolerancia a la presión, pensamiento analítico, pro-actividad y habilidades en búsqueda de información.


MARIA FERNANDA CASTRILLON
Administradora de empresas. Universidad Nacional de Colombia. Especialista en estadística Universidad Nacional de Colombia. Docente catedrática Universidad Sergio Arboleda. Analista de datos en diferentes empresas de investigación de mercados.


JUAN PABLO ACOSTA
Ingeniero Industrial Universidad Nacional de Colombia. Magister en estadística Universidad Nacional de Colombia.



IMPORTANTE


*La Universidad podrá cancelar el programa seleccionado, cuando no haya un número mínimo de participantes, y procederá a tramitar la devolución del dinero recibido. También podrá posponer la realización del programa por razones de fuerza mayor. En este caso se informará a las personas preinscritas la nueva fecha programada. El medio de contacto será a través de los medios suministrados en el momento de la inscripción.

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