Acerca de este Curso
4.2
199 calificaciones
55 revisiones

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 13 horas para completar

Sugerido: 4 semanas de estudio, 1-2 horas por semana...

Español (Spanish)

Subtítulos: Español (Spanish)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
2 horas para completar

¿Cómo confiar en los datos?

Con frecuencia, en tu actividad profesional te enfrentas con la necesidad de analizar una gran cantidad de datos con el propósito de identificar si existe alguna relación entre ellos y de esta forma contar con información valiosa que te permita poder tomar una decisión. Los datos con los cuales se genera la información además de requerir de un apropiado tratamiento también demandan de una adecuada técnica para su análisis. En este curso serás capaz de conocer y utilizar distintas técnicas basadas en el análisis estadístico con un enfoque hacia la inteligencia de negocios (BI), los cuales te permitirán crear modelos para mejorar la comprensión de cómo los datos se relacionan con la población subyacente, validar el modelo y emplear el análisis predictivo para evaluar escenarios factibles encaminados a orientar tus decisiones futuras. Al finalizar este curso, habrás desarrollado la capacidad de utilizar distintas técnicas para la construcción y evaluación de modelos que con base en criterios de desempeño preestablecidos te permitirán aprovechar el valor de los datos. ...
6 videos (Total 29 minutos), 12 readings
6 videos
Todos hacemos estimaciones4m
¿Cómo registrarse y crear una cuenta en Watson Analytics? (Exploración inicial)7m
Tipos de Estimaciones5m
Intervalos de Confianza4m
¿De qué depende el tamaño de la muestra?4m
12 lecturas
Hacer Estimaciones Estadísticas10m
Material Extra10m
Metodología10m
¿Cómo hacer uso de un Peer-review?10m
¿Cómo utilizar los foros de discusión?10m
Preguntas frecuentes10m
Encuesta de inicio10m
Ejercicios Resueltos10m
La estimación con intervalos de confianza10m
Ejercicios Resueltos10m
Muestreo como un requisito fundamental en las ciencias experimentales10m
Ejercicios Resueltos10m
Semana
2
1 hora para completar

¿Son válidas las suposiciones sobre mis datos?

En diversas problemáticas profesionales relacionadas con el análisis de un gran número de datos, seguramente te has encontrado en la disyuntiva de aceptar o rechazar una proposición y seguramente te gustaría tener más información para tomar tu decisión acertada; la forma de lograrlo es formular el problema a través de una prueba de hipótesis. ¿Cómo saber si una hipótesis estadística está correctamente planteada? ¿La verdad o falsedad de una hipótesis en particular se conoce con certeza sin tener que analizar a toda la población? Al finalizar este módulo serás capaz de desarrollar un procedimiento de prueba de hipótesis teniendo en cuenta el tipo de información contenida en la muestra aleatoria de la población de interés y evitar la posibilidad de llegar a una conclusión equivocada....
3 videos (Total 15 minutos), 4 readings, 1 quiz
3 videos
Planteamiento de una prueba de hipótesis e identificación de errores Tipo I y Tipo II3m
Pruebas de hipótesis de dos colas y de una cola6m
4 lecturas
Aplicación de las Pruebas de Hipótesis en la elección de compra de un equipo de telefonía celular10m
Material Extra10m
Material Extra10m
Material Extra10m
1 ejercicio de práctica
Evaluación Sumativa24m
Semana
3
5 horas para completar

Modelos de regresión

En este módulo conocerás la aplicación de uno de los modelos más populares para la toma de decisiones ya que te permite estimar el valor promedio de una variable dependiente tomando en cuenta una o más variables explicativas o bien hacer inferencias acerca de algún fenómeno del cual no conozcas aún su resultado. Los modelos de regresión pueden ser adaptados a un sinfín de aplicaciones ejecutivas. Hoy en día es mucho más fácil realizar el análisis de un gran volumen de datos gracias a que muchos paquetes estadísticos han desarrollado interfaces amigables con el usuario que le evitan realizar cálculos matemáticos y así el usuario centre su interés en el análisis. Finalmente, este módulo te ayudará a identificar elementos básicos que integran un modelo de regresión pero sobre todo te permitirán el valor de los datos para una adecuada tomar de decisiones dentro de tu organización....
4 videos (Total 21 minutos), 6 readings, 2 quizzes
4 videos
Errores más comunes en el uso de regresión y correlación3m
¿Cómo realizar e interpretar un análisis de regresión Múltiple?6m
Tutorial: Watson Analytics6m
6 lecturas
Aplicación de la Regresión Lineal a un problema de pobreza10m
Evaluación ciudadana del desempeño de la Gestión Pública Municipal10m
Información de apoyo10m
Material Extra10m
La evolución de la industria automotriz en Japón10m
Material Extra10m
Semana
4
2 horas para completar

Teoría de filas

Las "filas" son un aspecto típico de la vida moderna que nos encontramos continuamente en nuestras actividades cotidianas, en un banco, en un centro comercial, al abordar un avión, en un call center, etc. Este fenómeno se origina cuando tenemos la necesidad de compartir uno o más recursos, los cuales son utilizados para dar atención a un gran número de trabajadores. Las organizaciones frecuentemente deben tomar decisiones respecto a la capacidad de servicios que debe ofrecer. Sin embargo, muchas veces es imposible predecir con exactitud cuándo llegarán los clientes que demandan el servicio y/o cuánto tiempo será necesario para dar ese servicio; es por eso que esas decisiones implican dilemas que se deben de resolver con información escasa. Los modelos de filas no resuelven directamente el problema, pero generan información que se necesita para tomar las decisiones adecuadas prediciendo algunas características sobre la línea de espera: Al finalizar este módulo serás capaz de entender cómo se estructura un sistema de filas de espera y analizar el costo que implica para las organizaciones operar con recursos ociosos cuando no se analiza adecuadamente la información del número de clientes que demandan un servicio y la duración de éste....
3 videos (Total 17 minutos), 7 readings, 3 quizzes
3 videos
Características Distintivas de un Modelo con Fuente Infinita5m
Características Distintivas de un Modelo con Fuente Finita5m
7 lecturas
¿Cómo se analiza un sistema de filas de espera?10m
Material Extra10m
Modelos de líneas de espera10m
Material Extra10m
El caso de la oficina de correos10m
Material Extra10m
Encuesta de cierrre10m
3 ejercicios de práctica
Quiz - Caso 18m
Quiz - Caso 214m
Quiz - Caso 38m
4.2
55 revisionesChevron Right

Principales revisiones

por IBJan 15th 2019

El curso es super recomendable y altamente competitivo me dio muchísimo gusto poder recibirlo y degustar cada tema muchas gracias a mis maestros y a todos los que hacen posible este maravilloso curso.

por MCJan 5th 2018

Es el módulo con el que más he tenido problemas por los ejemplos que se me hicieron muy complicados y a veces difíciles de entender

Instructor

Avatar

Dr. José Rodolfo Torres Matus

Profesor Titular
Campus Estado de México

Acerca de Tecnológico de Monterrey

Tecnológico de Monterrey es una de las instituciones educativas privadas sin fines de lucro más grande en Latinoamérica, con más de 98,000 estudiantes en preparatoria, licenciatura, y posgrado....

Acerca del programa especializado Análisis de Datos para la toma de decisiones

Este programa cubre el análisis y manejo de grandes cantidades de datos, así como el diseño y desarrollo de modelos que apoyen la toma de decisiones en tu organización. En el proyecto final, aplicarás en una situación real los conceptos, modelos y herramientas aprendidos a lo largo del programa....
Análisis de Datos para la toma de decisiones

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

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