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Especialista en Técnicas Computacionales aplicadas a la Calidad del Agua

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200 horas
Modalidad Online

Resumen

Este curso en Técnicas Computacionales aplicadas a la Calidad del Agua le ofrece una formación especializada en la materia. La calidad del agua es algo que preocupa en países de todo el planeta, tanto desarrollados como en vías de desarrollo, debido a su repercusión en la salud de la población. Los productos químicos tóxicos, los agentes infecciosos y la contaminación de carácter radiológico son los principales factores de riesgo contra los que hay que luchar.

Objetivos

El Curso de Especialista en Técnicas Computacionales aplicadas a la Calidad del Agua tiene los siguientes objetivos: – Conocer los conceptos básicos y la organización de datos recopilados. – Aprender los fundamentos de estadística descriptiva. – Aplicar las medidas de posición y tendencia central. – Saber cómo se lleva a cabo el análisis conjunto de variables. – Describir las distribuciones de probabilidad. – Aprender cómo se maneja el programa estadístico SPSS. – Identificar el control estadístico y funcional del proceso. – Ejercer un análisis funcional de los datos.

Salidas profesionales

Desarrolla su actividad profesional tanto de forma autónoma como integrado en empresas públicas o privadas, dedicadas a realizar análisis de la calidad del agua, dentro del sector medioambiental.

Para que te prepara

El presente curso en Técnicas Computacionales aplicadas a la Calidad del Agua dotará al alumnado de los conocimientos necesarios para abordar la recolección, recopilación e interpretación de los datos en materia de calidad de agua.

A quién va dirigido

El presente curso en Técnicas Computacionales aplicadas a la Calidad del Agua va dirigido a los profesionales de la calidad del agua así como a cualquier persona que esté interesada en aumentar sus conocimientos en la materia.

Temario

  1. Concepto y funciones de la estadística
  2. - Estadística descriptiva
  3. - Estadística inferencial
  4. Medición y escalas de medida
  5. - Escala nominal
  6. - Escala ordinal
  7. - Escala de intervalo
  8. - Escala de razón
  9. Variables: clasificación y notación
  10. Distribución de frecuencias
  11. - Distribución de frecuencias por intervalos
  12. Representaciones gráficas
  13. - Representación gráfica de una variable
  14. - Representación gráfica de dos variables

  1. Estadística descriptiva
  2. Estadística inferencial
  3. - Métodos de muestreo
  4. - Principales indicadores

  1. Medidas de tendencia central
  2. - Media aritmética
  3. - La mediana
  4. - La moda
  5. Medidas de posición
  6. - Percentiles
  7. - Cuarteles y deciles
  8. Medidas de variabilidad
  9. - Amplitud total o rango
  10. - Varianza y desviación típica
  11. - Amplitud semi-intercuartil
  12. Índice de asimetría de Pearson
  13. Puntuaciones típicas

  1. Introducción al análisis conjunto de variables
  2. Asociación entre dos variables cualitativas
  3. Correlación entre dos variables cuantitativas
  4. Regresión lineal

  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. Distribución normal
  8. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  9. - La distribución Chí cuadrado de Pearson
  10. - Distribución “t” de Student

  1. Introducción
  2. Creación de un archivo
  3. Definición de variables
  4. Variables y datos
  5. - Datos de corte transversal
  6. - Datos de series temporales
  7. - Datos de panel
  8. Tipos de variables
  9. - Variables cualitativas
  10. - Variables cuantitativas
  11. Recodificar variables
  12. Cálculo de una nueva variable
  13. Ordenación de casos
  14. Selección de casos

  1. Introducción
  2. Análisis de frecuencias
  3. - Media
  4. - Mediana
  5. - Cuartiles
  6. - La moda
  7. - Histograma
  8. Tabla de correlaciones
  9. Diagramas de dispersión
  10. Covarianza
  11. Coeficiente de correlación
  12. Matriz de correlaciones
  13. Contraste de medias

  1. Introducción
  2. Planteamiento
  3. Caracterización de los datos
  4. - Análisis estadístico del indicador IBMWP
  5. - Análisis estadístico del indicador IPS
  6. - Análisis del indicador IVAM
  7. Análisis estadístico de los parámetros de carácter físico-químico

  1. Introducción
  2. Conceptos básicos
  3. Datos funcionales
  4. - Smoothing: expansión en funciones básicas
  5. - La profundidad funcional y la media truncada
  6. Outliers funcionales
  7. Ventajas e inconvenientes del AFD

  1. Gráficos de control estándar de Shewhart
  2. - Elaboración de gráficos de control
  3. - Utilización de los gráficos de control
  4. Supervisión del proceso
  5. La problemática en el análisis del agua
  6. - Indicadores unitarios de la calidad del agua

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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