Estadística útil para su trabajo diario

Aprender conceptos estadísticos, con un mínimo contenido matemático, y usando situaciones cotidianas y del ámbito marítimo.

Tras éste curso, el alumno será capaz de:

- Detectar errores y potenciales engaños en gráficas y representaciones numéricas

- Elegir el tipo de resumen de datos adecuado

- Interpretar correctamente intervalos de confianza, p-values, y otras métricas habituales en artículos científicos

- Interpretar riesgos, falsos positivos, y otras métricas asociadas a su trabajo, salud, negocios, y cualquiera de los múltiples ámbitos de aplicación.

- Embarcarse en técnicas más avanzadas como Machine Learning, y Ciencia de Datos en General.

ADRIÁN FERNÁNDEZ VIGO

Ingeniero Aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid. Actualmente es Ingeniero Principal Asociado en el grupo de Test, Verificación y Prototipado de Dyson en Reino Unido, donde lleva trabajando desde el 2015.

Su trabajo ha involucrado evaluar estrategias de testeo y experimentación, cuantificar incertidumbre experimental, analizar y gestionar datos, y dar soporte al desarrollo de productos.

También estuvo 5 años trabajando con materiales compuestos en la escuela de Ingeniería Aeroespacial de TU Delft en Países Bajos.

Seccion 1: Introducción

1. El porqué de éste curso
2. Temario

Sección 2: Visión General

1. Qué resuelve la estadística 
2. Estadística Descriptiva
3. Estadística Inferencial 
4. Aplicación a la industria marítima
5. Generación de conocimiento
6. Pirámide DIKW
7. Analogías Útiles
8. Importancia del contexto
9. Correlacion y causa-efecto
10. Errores comunes 

Sección 3: Tipos de datos. 

1. Utilidad de conocer los tipos de datos
2. Clasificación NOIR
3. Datos Nominales
4. Supervivientes del Titanic.
5. Errores comunes con datos Nominales
6. Datos Ordinales
7. Errores comunes con datos Ordinales
8. Datos de tipo Intervalo
9. Errores comunes con datos de tipo Intervalo
10. Datos de tipo Ratio
11. "Hace el doble de calor en verano" y otros errores de tipo ratio
12. Conversión entre tipos
13. Resumen de Sección

Sección 4: Resúmenes de datos

1. El porqué de ésta sección.
2. Resúmenes de datos
3. Medidas de tendencia central
4. Errores comunes tendencia central
5. Medidas de variación
6. Errores comunes en medidad de variación
7. Señal y Ruido
8. Porcentajes y proporciones
9. Errores comunes con porcentajes y proporciones
10. Qué medida uso?
11. Resumen de sección

Sección 5: Visualización de datos

1. El porqué de ésta sección.
2. Tablas o gráficos?
3. Errores comunes con tablas
4. Gráficos
5. Cómo leer una gráfica
6. Efectos de Percepción Pre-atentiva
7. Exploratorio vs Informe
8. Qué gráfica utilizo?
9. Errores comunes con gráficas
10. Engaños comunes con gráficas
11. Resumen de sección

Sección 6: Probabilidad

1. El porqué de ésta sección.
2. Interpretaciones de probabilidad
3. Independencia
4. Aleatoriedad
5. Ley de Grandes Números
6. Ley de Pequeños Números
7. Pequeños Estados Sureños
8. Probabilidad Condicionada
9. Probabilidad y test médicos
10. Doctor, cuál es la tasa de falsos positivos?
11. Probabilidad y riesgo
12. No juegue a la lotería
13. Errores comunes
14. Resumen de sección

Sección 7: Distribuciones

1. El porqué de ésta sección
2. Poblaciones y muestras
3. Distribuciones
4. Distribución Normal
5. Cómo se crea una distribución
6. Cómo se define una distribución
7. Cómo se usa una distribución
8. Sumando distribuciones
9. Probabilidad y Distribuciones
10. Distribución Binomial
11. Piezas fallidas en un lote
12. Distribución de muestras
13. Teorema Central del Límite
14. Error Estándar
15. Intervalos de confianza
16. Quién va a ganar las elecciones?
17. Errores comunes con distribuciones
18. Resumen de sección

Sección 8: Estadística e Industria

1. El porqué de ésta sección
2. Ciclo PPDAC
3. Control Estadístico
4. Precisión y Certeza
5. Repetibilidad y Reproducibilidad
6. Incertidumbre de Medida y de Proceso
7. Métodos SPC
8. Método Shaining
9. Métodos Six Sigma
10. Resumen de sección

Sección 9: Estadística y Ciencia

1. El porqué de ésta sección
2. Cómo funciona la ciencia
3. Planteando hipótesis
4. Test de Hipótesis
5. Nivel de Significancia
6. Valor-P
7. Errores comunes
8. Potencia de un test
9. Falacia de ratio base
10. Mala ciencia
11. Meta-análisis
12. Interpretando artículos científicos
13. Diseño de Experimentos
14. Reducir la variación
15. Métodos ANOVA
16. Métodos de regresión
17. Resumen de sección

Sección 10: Cierre 

1. Arañando la superficie
2. Estadística Bayesiana
3. Análisis Multivariante
4. Machine Learning
5. Estadística y Ciencia de Datos
6. Despedida

El curso se imparte online a través de nuestro campus virtual en un entorno cómodo y flexible al eliminar los desplazamientos y los horarios rígidos de la formación presencial. Toda la documentación (apuntes, material didáctico, material de apoyo, presentaciones,...) se facilita a través de dicha plataforma web en formato electrónico. 

El alumno dispone de herramientas de autoevaluación, ejercicios propuestos por el profesor y corrección de los mismos de forma personalizada y de tutorías a través de medios online en contacto directo con el profesor del curso, asegurando así una formación eficaz con un alto grado de aprovechamiento para el alumno.

Al finalizar el curso el alumno recibe Certificado expedido por la Fundación Ingeniero Jorge Juan, acreditando la realización de esta acción formativa, en el que se detalla el título,  horas de curso, fecha de realización y programa detallado.