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Especialista en Análisis de Datos y Técnicas Estadísticas en Astrofísica

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200 horas
Modalidad Online

Resumen

En astrofísica es muy importante, entre otras cosas, conocer el proceso a seguir para el análisis de los datos con el objetivo de sacar conclusiones acerca de la información disponible en una investigación. Así, con el presente curso se pretende aportar los conocimientos necesarios para llevar a cabo el análisis de los datos y técnicas estadísticas en el ámbito de la astrofísica de manera profesional.

Objetivos

El presente Curso Especialista en Análisis de Datos y Técnicas Estadísticas de Astrofísica perseguirá la consecución de los siguientes objetivos: – Aportar la información necesaria para poder llevar a cabo el proceso de análisis de los datos obtenidos en el ámbito de la astrofísica. – Describir los conceptos de estadística descriptiva e inferencial como ayuda para llevar cabo la investigación precedente a la obtención de los datos. – Aclarar los términos más importantes acerca de la probabilidad y las hipótesis estadísticas.

Salidas profesionales

Gracias a este Curso Especialista en Análisis de Datos y Técnicas Estadísticas de Astrofísica aumentarás tu formación en el ámbito estadístico permitiéndote orientar tu futuro laboral hacia la docencia, experto en astrofísica, investigador así como astrónomo.

Para que te prepara

Para poder llevar a cabo los procesos correspondientes de análisis de datos en astrofísica es necesario disponer de la formación adecuada. Este curso de Análisis de datos y Técnicas Estadísticas en Astrofísica te prepara para poder realizar este tipo de actividad y compartir los conocimientos adquiridos con cualquier persona de este sector.

A quién va dirigido

Este curso de Análisis de Datos y Técnicas Estadísticas en Astrofísica está dirigido a todos los profesionales que trabajan en este ámbito y quieran ampliar y/o actualizar sus conocimientos en la materia, y a todas aquellas personas interesadas en adquirir este tipo de información.

Temario

  1. Aspectos introductorios a la estadística
  2. Concepto y funciones de la estadística
  3. - Estadística descriptiva
  4. - Estadística inferencial
  5. Medición y escalas de medida
  6. - Escala nominal
  7. - Escala ordinal
  8. - Escala de intervalo
  9. - Escala de razón
  10. Variables: Clasificación y notación
  11. Distribución de frecuencias
  12. - Distribución de frecuencias por intervalos
  13. Representaciones gráficas

  1. Medidas de posición
  2. - Media aritmética
  3. - Moda
  4. - Mediana
  5. - Medidas de posición no central
  6. Medidas de dispersión
  7. - Medidas de dispersión absoluta
  8. - Medidas de dispersión relativa
  9. Medidas de forma
  10. - Medidas de simetría y asimetría
  11. - Medidas de curtosis o apuntamiento

  1. Conceptos previos
  2. - El azar en la vida cotidiana
  3. - Clases de sucesos
  4. - Leyes del azar. Introducción a la probabilidad
  5. - Introducción a la ley de Laplace
  6. Métodos de muestreo
  7. - Métodos de muestreo probabilísticos
  8. - Métodos de muestreo no probabilísticos
  9. - Muestreo polietápico
  10. Principales indicadores

  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. - Función de probabilidad
  4. - Función de distribución
  5. - Media y varianza de una variable aleatoria
  6. Distribuciones discretas de probabilidad
  7. - La distribución binomial
  8. - Otras distribuciones discretas
  9. Distribución normal
  10. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  11. - Distribución “Chi-cuadrado” de Pearson
  12. - Distribución “t” de Student

  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. - Hipótesis en contrastes paramétricos
  5. - Estadístico de contraste
  6. - Potencia de un contraste
  7. - Propiedades del contraste
  8. Tipologías de error
  9. Contrastes no paramétricos
  10. - Chi-cuadrado

  1. Introducción a los modelos de regresión
  2. Modelos de regresión: aplicabilidad
  3. Variables a introducir en el modelo de regresión
  4. - Tipos de variables a introducir en el modelo
  5. Construcción del modelo de regresión
  6. - Selección de las variables del modelo
  7. - Métodos de construcción del modelo de regresión
  8. - Obtención y validación del modelo más adecuado
  9. Modelo de regresión lineal
  10. Modelo de regresión logística
  11. Factores de confusión
  12. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
  13. ANEXO. TABLAS
  14. Tabla I: Probabilidad binomial
  15. Tabla II: Función de la distribución binomial
  16. Tabla III: Función de la distribución normal
  17. Tabla IV: Distribución Chi-cuadrado
  18. Tabla V: Distribución t-Student

Titulación

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings

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