Estadística Aplicada

En Santiago

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Lugar

    Santiago

  • Horas lectivas

    120h

  • Inicio

    Fechas a escoger

Descripción

Este diplomado busca que los participantes se enfrenten a casos de estudio asociados al ámbito profesional de manera de desarrollar en ellos conocimientos y habilidades en estadística, que les permite ser excelentes analistas de proyectos de investigación, colaborando de esta forma a mejorar la calidad de las investigaciones en su área de desempeño laboral.

Instalaciones y fechas

Ubicación

comienzo

Santiago
Ver mapa
República 71
Horario: Martes y jueves de 19:00 a 22:00 horas

comienzo

Fechas a escogerMatrícula abierta

A tener en cuenta

Desarrollar en el estudiante el conocimiento y habilidades necesarias para aplicar técnicas estadísticas para el análisis de datos y la toma de decisiones en situaciones complejas, las cuales se caracterizan por estar sometidas a distintos grados de incertidumbre.

Profesionales y técnicos de diversas disciplinas que se desempeñan en el ámbito de la administración, ingeniería estudios sociales, economía y áreas en las que sea necesario generar análisis de datos o información, ya sea en el sector público o privado.

-Profesionales y técnicos de diversas disciplinas que se desempeñan en el ámbito de la administración, ingeniería, estudios sociales, economía y áreas en donde sea necesario generar análisis de datos de información, ya sea en el sector público o privado.

El centro se pondrá en contacto contigo, una vez envíes tus datos a través del formulario.

Preguntas & Respuestas

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Materias

  • Estadística
  • Bioestadística
  • Análisis de datos
  • Variables
  • Población
  • Muestra
  • Frecuencias
  • Tablas dinámicas
  • Comparación
  • Experimentos

Temario

PLAN DE ESTUDIOS

UNIDAD I:

  • Introducción a la estadística y análisis de datos

UNIDAD II:

  • Estimación de demanda de propósitos

UNIDAD III:

  • Análisis multivariado y técnicas de clasificación

UNIDAD IV:

  • Introducción a la minería de datos

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