Formación en análisis de datos
- e-learning
- cara a cara
- estadísticas
Duración
14h
Tarifa
250 €Ht/pers
Utilizar herramientas estadísticas para comprender los datos
El curso de Análisis de Datos le permitirá comprender las principales herramientas estadísticas utilizadas para analizar datos. Análisis gráfico, pruebas estadísticas, leyes de la probabilidad, todas estas herramientas le permitirán ir más allá en el análisis de sus datos para entender lo que está pasando.
Al final de este curso, será capaz de tomar decisiones basadas en análisis sólidos. Al comprender y explotar los datos con rigor, podrá reducir las incertidumbres, identificar rápidamente anomalías o ineficiencias y anticipar mejor las tendencias o la necesidad de realizar ajustes. Todo ello redundará en un mejor rendimiento global, una mayor competitividad y un mejor control de los riesgos.
Al final de este curso, será capaz de tomar decisiones basadas en análisis sólidos. Al comprender y explotar los datos con rigor, podrá reducir las incertidumbres, identificar rápidamente anomalías o ineficiencias y anticipar mejor las tendencias o la necesidad de realizar ajustes. Todo ello redundará en un mejor rendimiento global, una mayor competitividad y un mejor control de los riesgos.
Nuestras ventajas
La formación en Análisis de Datos es animada e interactiva. Numerosos ejercicios sobre el software de Análisis de Datos de Ellistat le permitirán poner en práctica la teoría. Los recursos y la ayuda proporcionados por nuestros equipos facilitarán la asimilación de conceptos complejos.
100%
Los alumnos, satisfechos con la formación sobre ellistat
21
cursos disponibles en
e-Learning o presencial
e-Learning o presencial
99%
de los alumnos recomiendan nuestros cursos
*De septiembre de 2021 a septiembre de 2024
Su opinión
Objetivos
- Demostrar la validez de una hipótesis mediante una prueba estadística e interpretar el resultado.
- Comprender el uso de las estadísticas descriptivas e inferenciales.
- Saber utilizar la prueba estadística adecuada.
- Comprender la diferencia entre regresión simple y regresión múltiple (lineal y no lineal).
Para quién
El curso de Análisis de Datos está diseñado para ingenieros, supervisores o técnicos que tienen que interpretar resultados de producción o pruebas, o que buscan relaciones causa-efecto o correlaciones en una tabla de datos.
Requisitos previos
- Uso básico de Internet y de un navegador web.
- Título de nivel 4 y/o 2 años de experiencia profesional inicial.
Duración
14 horas de e-Learning 100% animado, pruebas prácticas de certificación, aplicación de los puntos teóricos en simuladores industriales. El curso e-Learning está disponible 24/7 durante 1 mes.
Recursos didácticos y técnicos
- 100% Formación e-Learning en una plataforma específica
- Los métodos pedagógicos propuestos son mediáticos (voz, texto, ejercicios), lúdicos y multimodales, con pruebas en cada lección.
- Presentaciones teóricas
- Casos prácticos
- Documentos de apoyo en PDF y Excel disponibles en línea
Equipo docente
Con más de 30 años de experiencia, rica en enseñanza y experiencia práctica, nuestra organización de formación en calidad industrial le ofrece una gama de servicios de formación y consultoría para desarrollar y mejorar su rendimiento y conocimientos técnicos. Todos nuestros consultores son Lean Six Sigma Master Black Belts y tienen al menos 10 años de experiencia en la aplicación de herramientas Lean y Six Sigma en entornos industriales.
Accesibilidad
El curso de Análisis de Datos es accesible para personas con discapacidad. Póngase en contacto con nosotros para conocer los detalles de las disposiciones especiales. Haremos todo lo posible por adaptarnos a sus necesidades.
Procedimientos de evaluación
- Hojas de asistencia.
- Preguntas orales o escritas (MCQs).
- Casos prácticos.
- Trabajo práctico
Programa
Estadísticas descriptivas, Gráficos
- Comprender la importancia de la representación gráfica
- Variables cuantitativas
- Variables cualitativas
- Caso mixto cuantitativo/cualitativo
Estadística descriptiva, leyes discretas
- Fundamentos de la probabilidad
- Distribución binomial, distribución hipergeométrica y distribución de Poisson
- Control por muestreo simple
Estadísticas descriptivas, leyes continuas
- Origen de la ley de Gauss
- Los parámetros de una distribución gaussiana
- Validación de la hipótesis de normalidad
- Comprobación de la presencia de valores atípicos
- Ley del estudiante
- Análisis de normalidad Skewness y Kurtosis
- Ley de distribución de medias e intervalo de confianza
- Ley de distribución de la varianza e intervalo de confianza
Estadística inferencial
- Las diferentes pruebas de hipótesis
- Riesgos alfa y beta
- Potencia de una prueba
Comparación de frecuencias
- Varias pruebas
- Comparación de una frecuencia con una frecuencia teórica (1P)
- Comparación de dos frecuencias (2P)
- Comparación de más de dos frecuencias (tabla de independencia)
Comparación de medias
- Comparar una media con una media teórica (z y t teórica)
- Comparar dos medias (t)
- Comparar más de dos medias (ANAVAR)
- Saber separar los casos coincidentes
Comparación de las desviaciones
- Comparación de una varianza con una varianza teórica
- Comparación de dos varianzas
- Comparar más de dos Varianzas
Pruebas no paramétricas
- Comprender las ventajas de las pruebas no paramétricas
- Principio de las principales pruebas no paramétricas
- Ejemplos sencillos de pruebas no paramétricas (signos y B a C)
- Aplicación a las mediciones sensoriales
- Comparación teórica y emparejada: prueba de Wilcoxon
- Comparación de dos poblaciones: prueba de Mann Whitney
- Comparación de más de dos poblaciones Prueba de Krustal-Wallis, Mood, Friedman, Page
Regresión simple
- Principios y cálculos
- Prueba de hipótesis de los coeficientes
- Interpretación de R²
- Regresión no lineal
Regresión múltiple
- Principios, cálculos e interpretación
- Las ventajas de la regresión múltiple
- Respuestas no lineales
- Factores cualitativos
Un método de aprendizaje
- E-learningAutoaprendizaje250€
- 14 horas de cursos de aprendizaje electrónico
- Asistencia en línea
- En el sitioFormación en la empresa2
- Curso de 2 días sobre pruebas estadísticas
- Curso de 4 días sobre análisis estadístico
