Page 42 - Plan de Formación FACES-ULA
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|                                                           ESTADÍSTICA BÁSICA
                                                                                                   CON Julia








                                         50$




    Metodología

    Virtual / No Presencial.
    Dirigido a

    Este curso está dirigido a toda persona que posea un
    conocimiento básico de estadística y que  desea
    aprender a llevar a cabo un análisis de datos utilizando
    un lenguaje de computación que es fácil de aprender y
    es muy rápido, Julia.

    Duración                                                      Descripción

    40 horas académicas / 2 Meses / 8 Semanas                     El presente curso está  basado en un programa  de
                                                                  formación que le permitirá al estudiante llevar a cabo
    Contenido programático                                        un análisis de datos basado en algunos  métodos
                                                                  estadísticos  básicos usando  un  lenguaje  de
    Módulo 01. INTRODUCCIÓN AL Julia:                             computación formal que es fácil de aprender si se tiene
       • Instalación, descripción de sus componentes,             experiencia con otros lenguajes ampliamente
         manejo básico, Instalación de paquetes.                  utilizados en Estadística y Ciencia de Datos y es tan
       • Estructuras de datos.                                    rápido como los lenguajes  más veloces disponibles
       • Carga de datos.                                          pero que son poco utilizados por los usuarios  en el
                                                                  área, Julia.
    Módulo 02: MANIPULACIÓN DE DATOS EN Julia                     Julia  es  un  lenguaje  de  computación  de  reciente
                                                                  incorporación, el cual está orientado hacia el análisis
    Módulo 03: VISUALIZACIÓN DE DATOS EN Julia                    de datos, y es tan fácil de utilizar como R o Python y
                                                                  es tan rápido como C o C++,  el  cual  ha  venido
    Módulo 04. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON Julia:                 ganando terreno en Ciencia de Datos (Data Science).
       • Elaboración de tablas y gráficos descriptivos en         Para tomar el curso se requiere que el estudiante
         Julia.                                                   tenga un conocimiento previo de Estadística, al nivel
       • Cálculo de medidas descriptivas básicas con Julia.       de un curso universitario básico.
                                                                  Se requiere además,  que el estudiante posea un
    Módulo 05: MODELOS DE REGRESIÓN CON Julia:                    computador de 64 bits.
       • Breve repaso de Modelo de Regresión.
       • Análisis completo de un Modelo de Regresión              Objetivos
         usando Julia.                                            Proveer al estudiante de las herramientas básicas que
                                                                  le permitan llevar a cabo un análisis de datos basado
    Módulo 06: ELEMENTOS DE ESTADÍSTICA
    INFERENCIAL CON Julia:                                        en métodos estadísticos básicos, y que le permitan,
       • Comparación de medias poblacionales con Julia.           posterior a la realización del curso, la posibilidad de
       • Análisis de varianza de una vía con Julia.               seguir profundizando en otros análisis  usando  el
                                                                  lenguaje de computación Julia.






                    Avenida Las Américas, Núcleo Universitario la Liria, Facultad de Ciencias Económicas y Sociales, Escuela de Estadística,

                              Edif. F Piso 2, Mérida 5101, República Bolivariana de Venezuela Teléfonos: +58 4127900416
                               Páginas Web: https://github.com/escestadisticaula – email: escestadisticaula@gmail.com
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