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Universidad EAFIT
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Referencias bibliográficas para el examen


A continuación encontrará los temas y referencias para el examen de admisión.
Todos los puntos de la prueba serán similares a los ejemplos y a los ejercicios que se encuentran en la bibliografía

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Estadística

Temas

  • Población, muestra, parámetros y estadísticos.
  • Estadística descriptiva, medidas de tendencia central, dispersión, asimetría, correlación, etc.
  • Gráficos básicos, interpretación (dispersión, boxplot, histogramas, etc.)
  • Intervalos de confianza y su interpretación.
  • Pruebas de hipótesis, valores críticos y p-valores.
  • Conceptos de probabilidad y función de distribución.
  • Regresión Lineal Simple

Bibliografía


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Matemáticas

Temas

  • Conceptos básicos de Integración y diferenciación
  • Algebra de Matrices, Valores y vectores propios
  • Métricas, Normas y sus propiedades
  • Multiplicadores de Lagrange.

Bibliografía

  • Capítulo 12 del libro Foundations of Data Science by Avrim Blum, John Hopcroft y Ravindran Knnan. Disponible en: https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf.
  • Para los temas de integración y derivación, se recomienda consultar cualquier libro de cálculo. Un referente puede ser: Larson, R. Edwards B. (2016). Cálculo, Tomo I. Décima Edición. Cengage LearningEditores, S. A., México.

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Computación

Temas

  • Definición de algoritmo
  • Solución de problemas mediante algoritmos
  • Tipos de datos, estructuras de datos y tipos de datos abstractos
  • Notación asintótica
  • Calculo del tiempo de ejecución de un programa.
  • Buenas prácticas de programación
  • Definición, propiedades e implementación de estructuras lineales: Arreglo, Listas, Pilas y Colas

Bibliografía

  • Capítulos 1 y 2 del libro: Aho, A. V., Hopcroft, J. E., & Ullman, J. D. Estructuras de Datos y Algoritmos (1983). Los capítulos están disponibles en Portafolio, el servicio de fotocopiado del bloque 15 en la Universidad EAFIT. Deben solicitar el documento con código L19 que está a nombre de Juan Guillermo Lalinde y de la Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica.
  • Sección 12.2 del libro Foundations of Data Science by Avrim Blum, John Hopcroft y Ravindran Knnan. Disponible en: https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf.