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CURSO EN ANÁLISIS DE

DATOS BIOLÓGICOS CON PYTHON

 

Aplicar herramientas computacionales del software Python en el análisis de datos en contextos agronómicos, médicos, veterinarios y otras áreas afines a la biología, tanto con enfoque univariado como multivariado, paramétrico y no paramétrico, provenientes tanto de estudios observacionales como experimentales.

 

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Inicia

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$800.000

240 USD

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40 Horas

VIRTUAL

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Mar. Jue.

6pm - 8pm

 

Perfil participante: 

Personas interesadas en el tema sin distinción de formación .

 

Al finalizar el curso aprenderás:

  • A descubrir el entorno python en el ambiente de google-Colab.
  • A aplicar métodos descriptivos en el análisis de datos tanto en el contexto clásico como en el espacial univariado y multivariado
  • A utilizar una serie de métodos inferenciales en el análisis de datos biológicos tanto en enfoque univariado como multivariado

 

 

  • El entorno de Google-Colab para Python
  • Notebooks en Python. Escritura latex. Instalación de librerías
  • Escribiendo código en python. Dataframes. Diccionarios. Tuplas, arreglos.
  • Análisis descriptivo de datos.
  • Distribuciones de probabilidad discretas y continuas.
  • La importancia del concepto del error estándar de la media.Distribuciones muestrales
  • Escribiendo Funciones. Usando algunas estructuras de programación.
  • Intervalos de confianza
  • Pruebas de Hipótesis
  • La prueba t-Student
  • La prueba T2 de Hotelling-
  • Pruebas de hipótesis para proporciones y tasas.
  • Pruebas de hipótesis ascociadas a datos categóricos
  • Otros métodos No-paramétricos.
  • El análisis de la varianza y covarianza
  • Introducción al análisis de regresión.
  • Análisis de covarianza
  • Más del análisis de varianza.
  • El análisis de componentes principales.
  • Introducción al muestreo

 

Prof. Darghan Contreras Aquiles

Perfil Capacitador:

Ing. Agrónomo. MsC EN ESTADÍSTICA Aplicada. Doctor en estadística. Docente por más de 25 años de cursos de modelación de cultivos, métodos multivariados, diseño de experimentos.  Programador en R , SAS, Python, Matlab, Maple, C++, R-shiny y Visual-Basic. Experiencia en manejo del SPSS, ATLAS-T,-STATA,Minitab y otros paquetes de estadística. Con más de 50 publicaciones científicas, más de 150 cursos de postgrado dictados en diferentes universidades.

 

 

 

 

Mayor Información

Universidad Nacional de Colombia
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Tel: (+571) 316-5000 | Ext. 19088 - 19089
Cursos: ecp_fcabog@unal.edu.co