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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/estadistica-descriptiva-conceptos-y-procesos-fundamentales/
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课程名称：描述统计学：基本概念与流程 概述：在这门描述统计学课程中，将详细介绍科学活动中这一领域的基本概念和流程。课程的深度相当于大学层级的基础统计学课程。该课程采用实践导向，借助计算机工具，分为六个单元： 1. **统计学的概念基础及其应用范围**（单位1） 2. **频率分布表的构建及其图形表示**（单位2） 3. **统计趋势测量的计算**（单位3） 4. **分散测量的计算**（单位4） 5. **形状测量的计算**（单位5） 6. **双变量统计概念的研究，分析变量之间的关系**（单位6） 每个主题都以直观的方式进行解释，强调概念的合理性，并通过实例阐明相关计算及结果的解读。在涉及计算的示例中，课程使用Excel软件，并通过其他单位和附属资源展示如GeoGebra、SPSS、R和Python等其他工具的使用。 总体而言，这门课程旨在为数据分析打下基础，并为更高级的学习如数据科学和机器学习奠定基础。因此，课程还扩展介绍了探索性数据分析（EDA）相关主题。 课程主要以视频形式呈现，并附带以PDF格式总结的基本信息，包含插图示例和练习，以巩固学习。此外，课程还提供链接，指向其他补充学习材料。每个单元结束后都会进行评估，以检查对所学内容的掌握程度和学习进展，课程结束时还会进行综合评估。
En este curso de Estadística Descriptiva se hace una presentación detallada de los conceptos y procesos de esta actividad del quehacer científico. El nivel de profundidad del curso lo equipara con un curso formal de Estadística Básica a nivel universitario.Aplicando un enfoque práctico y soportándose en el uso de recursos informáticos, el curso desarrolla en seis unidades la conceptualización de la Estadística (Unidad 1: Base Conceptual y Alcances de la Estadística), la construcción de tablas de distribución de frecuencias de acuerdo al tipo de datos, y su representación gráfica (Unidad 2: Procesos Tabulares y Gráficos), el cálculo de medidas estadísticas de tendencia (Unidad 3: Medidas de Tendencia), de dispersión (Unidad 4: Medidas de Dispersión) y de forma (Unidad 5: Medidas de Forma), y su análisis e interpretación en contexto, y el estudio de conceptos de estadísticas bivariadas que permiten analizar, cuantificar y modelar matemáticamente la relación entre variables de interés (Unidad 6: Medidas de Relación).Todos y cada uno de los temas se explican de forma intuitiva tratando de justificar el concepto explicado, y se ilustran con ejemplos que permiten aclarar el tema y el desarrollo de los cálculos involucrados, e interpretar adecuadamente los resultados obtenidos.En el desarrollo de ejemplos que involucran cálculos se utiliza el programa EXCEL, y a través de las unidades y de recursos anexos se ilustra el uso de otras herramientas de software como GeoGebra, SPSS, R y Python.De manera general, este curso orienta a la formación y fundamentación en analítica de datos, y sustenta formaciones más avanzadas como Data Science y Machine Learning. Por esta razón, se abordan e ilustran como una extensión del curso, temas de Análisis Exploratorio de Datos (Exploratory Data Analysis, EDA).El curso se expone principalmente en formato de video, acompañado de la información básica del curso a modo de resumen de los temas estudiados en formato de documentos pdf, conteniendo los ejemplos ilustrados y talleres de ejercicios para reforzar el aprestamiento. Se ofrecen, además, URL's que conducen a otros documentos y recursos que complementan la formación expuesta.Adicionalmente, al final de cada unidad se desarrolla una evaluación que verifica y registra el nivel de aprehensión sobre el tema desarrollado y la evolución del proceso de aprendizaje. Al final se presenta una evaluación global del curso.
