Programa especializado

Estadística Aplicada con R y Python

Presentación

Este programa ofrece una ruta de aprendizaje técnica y aplicada para transformar datos en conocimiento accionable.

A lo largo de los 2 cursos, aprenderas a:

Dominar la inferencia estadística: Realizar pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y análisis de varianza utilizando el ecosistema de R.
Modelado predictivo en Python: Implementar y validar modelos estadísticos y de regresión para anticipar tendencias y comportamientos.

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En colaboración con:

¿A quiénes va dirigido?

Estudiantes y profesionales de economía, estadística, ingeniería, administración, ciencias sociales, marketing, finanzas y áreas afines.

Analistas de datos, analistas de negocios y profesionales que trabajan con información cuantitativa.

Ruta de Aprendizaje

Curso 1

Probabilidades y Estadística Inferencial con R

1. Probabilidad y fundamentos de la inferencia estadística

2. Distribuciones principales y comportamiento muestral

3. Bases formales de la inferencia estadística

4. Métodos inferenciales para comparación y relación entre variables

Curso 2

Modelos Estadísticos con Python

1. Exploración y fundamentos del modelo lineal

2. Extensiones y regresión lineal múltiple

3. Modelos lineales generalizados (GLM)

4. Modelos de elección discreta

CERTIFICACIÓN

Obtén tu certificación con código de validación y QR únicos. Este reconocimiento se otorgará a los participantes que aprueben satisfactoriamente las evaluaciones del programa

Docentes

Gonzalo Almendariz Villanueva

Analista de datos y bachiller en Ciencia Política por la UNMSM. Cuenta con experiencia en investigación aplicada, integrando estadística, programación y visualización para el análisis y la comunicación efectiva de datos. Trabaja principalmente con R y ha participado en proyectos desarrollados junto a instituciones como PULSO PUCP, ACNUR, PNUD y CAF. Es autor del libro R para el análisis de datos de libre acceso y se desempeña como docente en cursos de análisis de datos y estadística aplicada con R.

Docente

Sergio Díaz Paredes

Economista por la UNMSM, magíster en Estadística Aplicada por la UNALM y candidato a magíster en Ciencias de la Computación por la UNSA. Cuenta con certificaciones en ciencia de datos por IBM y especializaciones en Pricing Analytics y SQL por DMC Perú. Ha sido analista senior en LOS ANDES y Globokas Perú, aplicando modelos predictivos y herramientas estadísticas. Difusor de her