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Universidad EAFIT
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Curso: Tratamiento de datos estadísticos del laboratorio.

Amplía el conocimiento en la recolección, manejo e interpretación de datos experimentales y familiarízate con uno de los lenguajes de programación modernos más importantes para el desarrollo de tecnologías informáticas y el manejo de grandes cantidades de datos.



Aprender técnicas de recolección, manejo e interpretación de datos estadísticos experimentales.

Próximas fechas e inversión

Contenido

Unidad 1. Introducción.

  • 1.1. Estadística, conceptos básicos
  • 1.2. Método científico
  • 1.3. Población, Muestra
  • 1.4. Variables
  • 1.5. Unidad experimental
  • 1.6. Introducción a Python y Jupyter Notebook

Unidad 2. Errores, incertidumbre, precisión y exactitud.

  • 2.1. Errores e incertidumbre
  • 2.2. Cifras significativas
  • 2.3. Importación de datos
  • 2.4. Manejo de variables y funciones en Python

Unidad 3. Estadística Descriptiva.

  • 3.1. Estadísticos centralización
  • 3.2. Estadísticos posición
  • 3.3. Estadísticos dispersión
  • 3.4. Estadísticos forma
  • 3.5. Manejo de datos en Python
  • 3.6. Estadística descriptiva en Python

Unidad 4. Datos.

  • 4.1. Tipos de datos
  • 4.2. Recolección de datos
  • 4.3. Representación de datos
  • 4.3.1. Tablas frecuencia y de doble entrada o de contingencia
  • 4.3.2. Gráficos estadísticos
  • 4.4. Gráficos estadísticos en Python

Unidad 5. Muestreo.

  • 5.1. Aleatorio
  • 5.2. No aleatorio
  • 5.3. Números pseudo-aleatorios
  • 5.4. Manejo de datos aleatorios en Python

Unidad 6. Probabilidad.

  • 6.1. Fundamentos de probabilidad
  • 6.2. Probabilidad condicionada
  • 6.3. Teorema de bayes
  • 6.4. Práctica en Python de probabilidad

Unidad 7. Distribuciones de probabilidad.

  • 7.1. Distribuciones discretas
  • 7.2. Distribuciones continuas
  • 7.3. Distribuciones importantes: Normal, t-student, F y χ2
  • 7.4  Manejo de distribuciones en Python

Unidad 8. Diseño de experimentos.

  • 8.1. Diseños factoriales y fraccionados
  • 8.2. Ejemplos de otros diseños
  • 8.4. Resolución de los diseños

Unidad 9. Pruebas de Hipótesis

  • 9.1. Paramétricas
  • 9.2. No paramétricas
  • 9.3. Intervalos de confianza
  • 9.4. Pruebas de hipótesis en Python

Unidad 10. Regresión y correlación

  • 10.1. Regresión lineal simple
  • 10.2. Regresión lineal múltiple
  • 10.3. Regresión no lineal
  • 10.4. Regresión y correlación en Python

Dirigido a

Estudiantes de programas de ciencias e ingenierías.
Personas interesadas en adquirir conocimientos en diseños experimentales utilizando Python.
Personas de I+D (Investigación y desarrollo) de la industria.
Personas de las áreas de investigación en ciencias e ingeniería.

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Sobre este programa


​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Jorge, el primer colombiano certificado en procesos de soldadura​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

 

 Reutilización de elemento de catálogo ‭[1]‬

 Reutilización de elemento de catálogo ‭[2]‬

martes, 16 de marzo de 2021
4022
martes, 18 de mayo de 2021
CIE-0216
No
40.0000000000000
Áreas/Subáreas:Ciencias:Matemáticas, Áreas/Subáreas:Ciencias:Biología
No
Curso
medellin
Clase magistral
[{"nombre":"Juan Pablo Posada Valencia","descripcion":"Magíster en Ingeniería e Ingeniero de Procesos de la Universidad EAFIT. Se desempeña como docente de los departamentos de Ciencias biológicas e Ingeniería de Procesos de la Universidad EAFIT, donde ha enseñado asignaturas de las áreas de operaciones unitarias y bioprocesos. Cuenta con experiencia a nivel corporativo en las áreas de ingeniería, diseño, montaje y operación de infraestructura de la industria petrolera. En el área de investigación, ha llevado a cabo procesos de optimización estadística para la producción de metabolitos con valor agregado a través de bioprocesos.","imagen":"https://www.eafit.edu.co/sites/gestioncec/PublishingImages/Fotos%20de%20Docentes/Juan-Pablo-Posada-Valencia.jpg"},{"nombre":"Iván Darío Gil Ruiz","descripcion":"Magíster en Ingeniería Universidad EAFIT. Ingeniero de Procesos Universidad EAFIT. Con amplia experiencia en investigación en el área de biotecnología, química y el análisis estadístico de procesos. Diseño y optimización de procesos fermentativos a escala de laboratorio, planta piloto y productiva. Jefe del área de Fermentaciones de INBACTER S.A.S. Empresa dedicada al desarrollo y producción de bioinsumos de uso agrícola. Consultor de análisis estadístico en diferentes investigaciones.","imagen":"https://www.eafit.edu.co/sites/gestioncec/PublishingImages/Fotos%20de%20Docentes/Iv%C3%A1n-Dar%C3%ADo-Gil-Ruiz.jpg"},{"nombre":"William Alberto Ramírez Benitez","descripcion":"Candidato a doctor, magíster en ingeniería, especialista en mecánica computacional e ingeniero mecánico de la Universidad EAFIT. Actualmente se encuentra culminando estudios de doctorado en ciencias de la ingeniería en la pontificia Universidad Católica de Chile, con énfasis en ingeniería biomédica. Cuenta con experiencia como profesor de cátedra, investigador y desarrollador de aplicaciones tecnológicas para la industria. A nivel investigativo, cuenta con experiencia en el área de simulación computacional de sistemas biofísicos y dinámicos en Python, específicamente en electrofisiología cardiaca y tratamientos alternativos al miocardio. ","imagen":"https://www.eafit.edu.co/sites/gestioncec/PublishingImages/Fotos%20de%20Docentes/William-Alberto-Ram%C3%ADrez-Benitez.jpg"}]
viernes, 2 de julio de 2021
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jueves, 20 de mayo de 2021
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Curso: Tratamiento de datos estadísticos del laboratorio. - Universidad EAFIT
CEC, EAFIT, Universidad, Curso, Diplomado, Curso:, Tratamiento, Datos, Estadísticos, Laboratorio.
Del 20 de mayo al 2 de julio. Jueves de 06:00 p.m a 09:00 p.m  y viernes de 06:00 p.m a 09:00 p.m .
 Horarios especiales: Ninguno.
 Estado: Cancelado.
 # de aplazamientos: 0.