La habilidad de extraer conocimientos a partir de datos se ha convertido en un capital altamente valorado. Tanto la toma de decisiones, el delineamiento de estrategias y la evaluación de estas se basa en información extraíble de distintas fuentes de evidencia sistemática y verificable. En efecto, el vertiginoso desarrollo de las técnicas de análisis de datos exige por un lado una base sólida de los fundamentos básicos, y por el otro, destreza para el aprendizaje continuo de nuevas tecnologías. En este contexto, la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción ofrece un diplomado en “Computación estadística y análisis de datos” enfocado en impulsar curvas de aprendizaje para la obtención de conocimiento robusto.
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COMPUTACIÓN ESTADÍSTICA Y ANÁLISIS DE DATOS
Al culminar el diplomado, el estudiante podrá:
Introducir fundamentos básicos necesarios para el análisis de datos.
Ejercitar habilidades para manejo, limpieza y transformación de datos.
Proporcionar técnicas para el análisis exploratorio de datos (EDA).
Presentar métodos de visualización de datos.
Brindar conocimientos prácticos para la inferencia estadística.
Adiestrar en técnicas de contraste de hipótesis.
Introducción: Uso de la Plataforma Tecnológica EDUCA.
Introducción: Uso de la Plataforma Tecnológica EDUCA.
Módulo 1: Introducción al Análisis de datos
– Población y espacio muestral
– Tipos de variables y cardinalidad
– Principios básicos de probabilidad y estadística (principios de probabilidad, teorema del límite central y ley de los grandes números)
– Teoría de la información en el análisis de datos
– Etapas de un proyecto enfocado en el análisis de datos
Módulo 2: Introducción a software de análisis de datos
– El Proyecto R para Computación Estadística
– R Studio, un entorno de desarrollo integrado (IDE) para R y Python
Módulo 3: Pre procesamiento de datos
– Limpieza de datos
– Anotación y detección de valores atípicos
– Transformación de datos
– Imputación de datos
Módulo 4: Análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización de datos
– Sumarios estadísticos para variables cualitativas y cuantitativa
– EDA univariados para variables cualitativas y cuantitativas
– EDA bivariados para variables cualitativas y cuantitativas
– EDA multivariados para variables cualitativas y cuantitativas
Módulo 5: Modelos estadísticos y métodos de contraste de hipótesis
– Pruebas de bondad de ajuste
– Pruebas de hipótesis de diferencia de grupos
– Estimación de parámetros por mínimos cuadrados
– Estimación de parámetros por máxima verosimilitud
– Modelos lineales generalizados – Regresión logística
Módulo 6: Modelos basados en aprendizaje automático
– Introducción a la selección de atributos
– Métricas de rendimiento de modelos
– Clasificación supervisada
Clasificación no supervisada
Módulo 7: Métodos de geoestadística
– Mapeo de sumarios estadísticos
– Inferencia de un modelo geoespacial
– Mapeo de residuos (análisis de error de predicción)
Elaboración de reportes geoespaciales
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Total 90 horas:
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Condiciones para la aprobación:
Actividad | condiciones de aprobación | Observación |
Promedio ponderado |
40 % | Como mínimo debe alcanzar el 40% de las actividades consideradas en el promedio ponderado
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Trabajo Final |
30 % | Como mínimo debe alcanzar el 40% del trabajo final de curso: incluye:
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Mínimo para certificar |
70% | Suma de los porcentajes alcanzados en:
Siempre y cuando se haya alcanzado los requerimientos mínimos ya mencionados.
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Requerimientos mínimos del estudiante:
– PC con conexión a internet.
– Cuenta de correo electrónico.
Matrícula: 500.000 G
Docentes y Graduados FP-UNA: 3.000.000 G o 5 cuotas de 600.000 G
Docentes y Graduados UNA: 3.300.000 G o 5 cuotas de 660.000 G
Estudiantes FP-UNA: 2.700.000 G o 5 cuotas de 540.000 G
Estudiantes UNA: 2.850.000 G o 5 cuotas de 570.000 G
Público en general: 3.500.000 G o 5 cuotas de 700.000 G
Matricula Exonerada
25% Docentes y Graduados FP-UNA: 2.250.000 G
20% Docentes y Graduados UNA: 2.640.000 G.
15% Estudiantes FP-UNA: 2.295.000 G
12% Estudiantes UNA: 2.508.000 G
10% Público en general: 3.150.000 G
Pastor E. Pérez es biólogo, cuenta con una maestría en ciencias mención zoología y un doctorado en ciencias de la computación. Es investigador PRONII, se desempeña como analista de datos en el área de salud. Cuenta con artículos científicos publicados en revistas internacionales y presentaciones en eventos científicos. Ha participado en múltiples proyectos de investigación.
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.Dr. Jorge Mello
Dr. Jorge Mello.
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Ing. Carlos Giménez.
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Dr. Pastor E. Pérez.
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REQUISITOS – INSCRIPCIONES ONLINE
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Medios de pago habilitados:
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Dudas o consultas: inscripcionesdfc@pol.una.py
Correo Electrónico: jlvazquez@pol.una.py / formacion.continua@pol.una.py
Teléfono (Para WhatsApp): 0972 735 538.
