Estadística Básica en Python desde 0

Este curso está diseñado para proporcionar a los participantes una sólida base en estadística básica y cómo aplicar estos conceptos utilizando Python.

A lo largo de cinco clases los estudiantes explorarán los fundamentos de Python con un enfoque en la estadística descriptiva e inferencial. Cada clase combina teoría y práctica, permitiendo a los participantes desarrollar habilidades prácticas en análisis de datos y programación.

Horario

Lunes y Miércoles
de 19:00 a 21:30 horas
desde el miercoles 6 de diciembre
(5 sesiones)

Participantes

20 Cupos Disponibles
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CLP$90.000

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Sobre el Curso

Objetivos de aprendizaje

Que el estudiante aprenda las nociones básicas y sintaxis del lenguaje de programación.
Que pueda comprender los conceptos fundamentales de estadística y cómo se aplican en el análisis de datos.
Que pueda aprender a utilizar Python como una herramienta eficaz para realizar análisis estadísticos básicos.

Publico Objetivo

Estudiantes, consultores y profesionales del área de las ciencias sociales y humanidades interesados en el perfeccionamiento en técnicas computacionales para el análisis social.

Requisitos Mínimos

Soporte técnico para tomar clases virtuales (computador, conexión a internet estable, etc).
No se requiere experiencia previa en programación o análisis estadístico.

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Programa del Curso

Sesión 1

Presentación del curso y objetivos.
¿Por qué Python para estadísticas?
Configuración del entorno: Google Colaboratory.
Introducción a Python: sintaxis básica y variables.

Sesión 2

Variables y tipos de datos.

Colecciones de datos: Listas, tuplas y diccionarios.
Operaciones básicas con tipos de datos.

Sesión 3

Estructuras condicionales y de bucle.
Operadores lógicos.
Otras sentencias.

Sesión 4

Medidas de tendencia central.
Funciones y métodos: Diferencia entre ellas.
Creación de funciones propias.
Argumentos y parámetros.

Sesión 5

Medidas de dispersión.
Introducción a la estadística inferencial: Población, muestra y estimaciones.
Introducción a los módulos y librerías en Python.
Instalación e importación de un módulo.
Uso de librerías como Pandas, NumPy y Matplotlib.

Facilitador

Jeremías Morlandi

Licenciado en Economía (Universidad de Buenos Aires).

Asesor Financiero Certificado (Comisión Nacional de Valores). Data analyst y economista en Centro de Estudios Económicos ARGENTINA XXI (CEEAXXI). Asesor Financiero en Banco HSBC.

Profesor universitario en la Universidad de Guillermo Brown (UNAB) de las materias “Introducción al Aprendizaje Estadístico”, “Programación para el Análisis de Datos” y “Seminario de Casos de Datos y Políticas Públicas”.