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Beatriz Merida

OURENSE

Opinión sobre Diplomado en Estadística Aplicada

Beatriz Merida, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Curso online?

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Beatriz Merida, ¿qué has aprendido en el Curso online?

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* Todas las opiniones sobre Diplomado en Estadística Aplicada, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Diplomado en estadística aplicada

DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA. Fórmate en uno de los perfiles profesionales más demandados por las empresas. Estudia de forma cómoda desde casa a tu ritmo, siempre con el asesoramiento de un grupo de tutores especializados. Euroinnova se adapta a tu estilo de vida, llámanos o escríbenos para resolver cualquier duda.

Resumen salidas profesionales
de Diplomado en estadística aplicada
La estadística es una ciencia que se ocupa de la recopilación, organización, análisis e interpretación de datos. Es una herramienta fundamental para la toma de decisiones en todos los ámbitos de la sociedad. En el contexto actual, caracterizado por la globalización y la complejidad, la necesidad de contar con profesionales formados en estadística es cada vez más acuciante. Las empresas, las organizaciones públicas y las instituciones necesitan profesionales capaces de analizar datos para tomar decisiones informadas y eficientes. El Diplomado en Estadística Aplicada responde a esta necesidad. Esta formación de alto nivel proporciona a los/as estudiantes los conocimientos y las habilidades necesarias para desempeñarse en el campo de la estadística.
Objetivos
de Diplomado en estadística aplicada
- Revisar el origen de la estadística y los conceptos básicos de la misma. - Establecer una manera de estudio para los datos a través de la estadística descriptiva. - Conocer los fundamentos sobre las distribuciones de probabilidad. - Abordar el análisis de varianza y modelos de medidas repetidas. - Desarrollar competencias en modelos de regresión lineal y logística.
Salidas profesionales
de Diplomado en estadística aplicada
El Diplomado en Estadística Aplicada abre puertas a diversas salidas laborales en un mercado cada vez más orientado a la analítica de datos. Los perfiles formados en este programa serán altamente demandados en sectores que sufren la creciente importancia de encontrar significatividad en los datos. Sectores como la investigación científica, la industria, la salud y la banca.
Para qué te prepara
el Diplomado en estadística aplicada
El Diplomado en Estadística Aplicada prepara a los/as participantes para enfrentar desafíos analíticos complejos en diversos campos. La formación se centra en capacitarte en la aplicación de técnicas estadísticas tanto descriptivas, como estimación de parámetros y agrupación de datos en regresiones, proporcionándote las herramientas necesarias para la toma de decisiones informada basada en datos.
A quién va dirigido
el Diplomado en estadística aplicada
El Diplomado en Estadística Aplicada está diseñado para profesionales y estudiantes de diversas áreas que deseen potenciar sus habilidades analíticas y aprovechar el poder de la estadística en sus respectivos campos. El programa busca proporcionar una comprensión sólida y aplicada de los conceptos estadísticos fundamentales.
Metodología
de Diplomado en estadística aplicada
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Diplomado en estadística aplicada

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  1. Historia de la estadística
  2. Introducción a la estadística
  1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
  2. Estadística descriptiva
  3. Estadística inferencial
  4. Medición y escalas de medida
  5. Variables: clasificación y notación
  6. Distribución de frecuencias
  7. Representaciones gráficas
  8. Propiedades de la distribución de frecuencias
  1. Medidas de posición
  2. Medidas de dispersión
  3. Medidas de forma
  4. Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. Distribuciones discretas de probabilidad
  4. Distribución normal
  5. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  1. Introducción al Teorema Central del Límite
  2. Aproximación normal a la distribución binomial
  3. Teorema Central del Límite de Laplace
  4. Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas
  5. Generalizaciones del Teorema Central del Límite
  1. El muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio
  2. Muestreo aleatorio estratificado
  3. Los estimadores indirectos: razón y regresión
  4. El muestreo aleatorio por conglomerados
  5. Muestreo polietápico
  6. Muestreo aleatorio sistemático
  7. Muestreo sistemático replicado
  8. La técnica de las submuestras interpenetrantes
  1. Qué es una distribución muestral
  2. Distribución muestral del estadístico media
  3. Distribución muestral del estadístico proporción
  1. Método de máxima verosimilitud
  2. Método de los momentos
  3. Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
  4. Propiedades deseables para un estimador paramétrico
  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos
  1. Introducción a los modelos de regresión
  2. Modelos de regresión: aplicabilidad
  3. Variables a introducir en el modelo de regresión
  4. Construcción del modelo de regresión
  5. Modelo de regresión lineal
  6. Modelo de regresión logística
  7. Factores de confusión
  8. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. Características de las pruebas
  3. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  4. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
  5. EXAMEN (50 PREGUNTAS)

Titulación de Diplomado en estadística aplicada

Titulo de Diplomado en Estadística Aplicada expedido por la Universidad Hemisferios en colaboración con Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)
Diplomado Estadistica Aplicada UheDiplomado Estadistica Aplicada Uhe
Universidad Hemisferios - UHE

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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

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Diplomado en estadística aplicada

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Especialízate en el análisis estadístico

En la actualidad el análisis estadístico se ha convertido en algo imprescindible, ya que nos facilita mucho el trabajo. Es un método efectivo que se encarga de describir los valores de datos económicos, políticos, sociales, entre otros. Es de gran utilidad como herramienta para predecir, analizar y relacionar dichos datos. Esta interpretación de datos se obtiene, principalmente, mediante la investigación. Este tipo de análisis le permite al investigador de diseñar tanto modelos estadísticos, como estudios de investigación, o poder interpretar grandes volúmenes de datos.  

Tipos de análisis  

El análisis que más conocemos es el análisis estadístico, pero no es el único que existe, podemos encontrar una gran variedad de análisis. Algunos de los más destacados son los siguientes:  

  • Análisis descriptivo: este es el análisis más sencillo de todos. Su objetivo es descubrir un conjunto de datos que nos permite obtener los parámetros que son aquellas que distinguen las características de un conjunto de datos. El motivo por el que este análisis es usado es porque nos permite conocer de manera detallada toda la información que se posee y, de esta manera, saber como poder estructurarla. 
  • Análisis exploratorio: este tipo de análisis consiste en un conjunto de técnicas estadísticas cuya finalidad es conseguir un entendimiento básico de los datos que se poseen y, de esta manera, poder detectar características sobresalientes. Se trata de la primera parte de todo análisis de datos que se quiera hacer, ya que nos ayuda a evitar que los datos erróneos o inesperados sean procesados de manera inapropiada. 
  • Análisis inferencial: se trata de un análisis que nos permite demostrar hipótesis planteadas que nos proporcionan conclusiones con una cierta probabilidad o nivel de confianza, es decir, no tenemos una certeza absoluta. Debemos saber que para este tipo de análisis no podemos usar los datos que se usan para generar hipótesis, ya que esto puede hacer que se produzcan unas conclusiones que no son válidas. 
  • Análisis predictivo: este análisis tiene el fundamento en la identificación de relaciones entre variables en eventos pasados, para que luego se puedan explotar dichas relaciones. Este análisis solo se preocupa del valor y en ningún momento busca entender el sistema o la relación entre elementos. 
  • Análisis causal: este nos permite hacer una relación entre las causas, los efectos y el grado en el que se afectan mutuamente. En este tipo de análisis se puede identificar el por qué se actúa de esa manera. Principalmente, nos ayuda a ser la causa de las relaciones. 

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