INESEM Formación Continua

Postgrado en Tratamiento de Datos con R, Statistica y SPSS

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  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    600 € Bonificable
    Bonificable hasta el 100%
  • Comienzo:
    Convocatoria Continua
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    420 Horas
  • Titulación:
    Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales

Presentación

Este curso en Tratamiento de Datos con R, Statistica y SPSS le ofrece una formación especializada en la materia. El enfoque es eminentemente práctico: se muestra no solo cómo y por qué funcionan los diferentes métodos, sino también el modo en que pueden ser aplicados con algunos de los programas estadísticos más conocidos.: R (programa gratuito), STATISTICA Y SPSS. Se utilizan múltiples ejemplos reales tomados de diferentes campos, para mostrar paso a paso como pueden superarse las dificultades que surgen habitualmente en la aplicación de las técnicas de análisis de datos. No es imprescindible, por consiguiente, que el lector tenga un buen nivel de conocimientos estadísticos.

Requisitos

Ser trabajador contratado en el régimen general y enviar la documentación de matrícula. No válido para autónomos y funcionarios.

Objetivos

- Aprender la estadística como herramienta en su investigación.

Programa

UNIDAD DIDÁCTICA 1. REPRESENTACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DISTRIBUCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERVALOS DE CONFIANZA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CONTRASTES DE HOMOGENEIDAD EN VARIABLES CUALITATIVAS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CONTRASTES DE INDEPENDENCIA Y ASOCIACIÓN EN VARIABLES CUALITATIVAS
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CONTRASTES DE HOMOGENEIDAD EN VARIABLES CUANTITATIVAS
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CONTRASTES DE INDEPENDENCIA Y ASOCIACIÓN EN VARIABLES CUANTITATIVAS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REGRESIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SERIES TEMPORALES
UNIDAD DIDÁCTICA 13. ANÁLISIS MULTIVARIANTE: MÉTODOS FACTORIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 14. ANÁLISIS MULTIVARIANTE: MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 15. MODELOS DE SIMULACIÓN

Salidas profesionales

Matemática / Tratamiento de Datos / Estadística

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