Diplomado en Procesamiento y Análisis Básico de Información con Herramientas de Software Libre
Debido a la importancia en el actual contexto de globalización y generación constante de información. Este curso busca fomentar la implementación de software libre para la lectura y representación gráfica y análisis de datos. Se presentan módulos que buscan promover la aplicación de conceptos básicos de estadística descriptiva, geoinformación e inferencia estadística al análisis de datos utilizando paquetes disponibles en los lenguajes de programación de acceso libre como Python y R.
Objetivo:
-Construir códigos básicos en software libre, que permitan la lectura y representación gráfica de datos.
-Aplicar conceptos básicos de estadística descriptiva al análisis de datos utilizando los lenguajes de programación de acceso libre Python.
Metodología:
Las clases se desarrollarán en la modalidad virtual con metodología magistral participativa
y expositiva.
y expositiva.
Conocimientos y requisitos requeridos previos:
Uso básico del computador, matemáticas operativas básicas, estadística descriptiva básica y conocimientos básicos sobre pruebas de hipótesis.
Módulos
Módulo 1. Fundamentos de programación, lectura y representación gráfica de datos en software libre.
Contenidos:
-Introducción al curso e instalación del software libre.
-Instalación y asimilación del ambiente de software libre y las librerías que usarán a lo largo del curso.
-Conociendo formatos, estructura, tipos de datos y taller de aplicación.
-Lectura de datos y taller de aplicación.
-Transformación de base de datos y taller de aplicación.
-Condicionales, operadores básicos y taller de aplicación.
Nombre del docente: María Juliana Valencia Betancur
Cantidad de horas por módulo: 24
Cantidad de horas por módulo: 24
Módulo 2. Uso de herramientas de software libre para el análisis estadístico descriptivo univariado.
Contenidos:
-Introducción al módulo.
-Instalación de softwares.
-Análisis gráfico e introducción a la interpretación de las métricas.
-Distribuciones de frecuencia.
-Pruebas de bondad de ajuste y selección de distribuciones continuas de probabilidad.
-Poniendo en práctica lo aprendido (taller).
Nombre del docente: María Juliana Valencia Betancur
Cantidad de horas por módulo: 24
Cantidad de horas por módulo: 24
Módulo 3. Uso de herramientas de software libre para el análisis básico de geoinformación.
Contenidos:
–Introducción al curso y a la geoinformación.
-Tipos de geoinformación y herramientas en Python para su análisis.
-Datos vectoriales.
-Datos ráster.
-Datos hiper matriciales.
-Taller.
-Poniendo en práctica lo aprendido.
Nombre del docente: María Juliana Valencia Betancur
Cantidad de horas por módulo: 24
Cantidad de horas por módulo: 24
Módulo 4. Uso de software libre para el análisis básico inferencial.
Contenidos:
-Conceptos básicos.
-Estimación puntual.
-Estimación por intervalos de confianza para una población normal.
-Estimación por intervalos de confianza para dos poblaciones normales.
-Poniendo en práctica lo aprendido (Taller 1).
-Poniendo en práctica lo aprendido (Taller 2).
Nombre del docente: José Gregorio Martínez
Cantidad de horas por módulo: 24
Cantidad de horas por módulo: 24
Módulo 5. Uso de herramientas de software libre para el análisis básico inferencial de regresiones y análisis de varianza.
Contenidos:
–Conceptos básicos del análisis de varianza.
-Análisis de varianza.
-Poniendo en práctica lo aprendido (Taller 1).
-Conceptos básicos de regresión.
-Modelos de regresión simple y múltiple.
-Poniendo en práctica lo aprendido (Taller 2).
Nombre del docente: José Gregorio Martínez
Cantidad de horas por módulo: 24
Cantidad de horas por módulo: 24
Duración: 120 horas
Valor: $ 927.411
Número de cupos: 30
Descuento: 10% para graduados
Fecha de inicio: 11 de septiembre de 2023
Fecha de finalización: 24 de noviembre de 2023
