Somos la Academia Fibonacci, tu puerta de entrada al aprendizaje móvil de alta calidad. Estamos dedicados a proporcionar una experiencia de aprendizaje excepcional en la palma de tu mano.
Nuestros cursos están diseñados para adaptarse a tu ajetreado estilo de vida y brindarte la flexibilidad que necesitas. Ya sea que desees mejorar tus habilidades profesionales, explorar nuevos pasatiempos o alcanzar tus objetivos académicos, estamos aquí para apoyarte en cada paso del camino.
BLOQUE 1: CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE DESCRIPCIÓN DE DATOS.
Tema 1. PRINCIPIOS BÁSICOS EN EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
Tema 2. DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS.
Tema 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL.
Tema 4. MEDIDAS DE DISPERSIÓN.
Tema 5. MEDIDAS DE FORMA – DIAGRAMAS DE CAJAS O BOX-PLOT.
BLOQUE 2: INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD Y A LOS MODELOS DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES.
Tema 6. INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD.
Tema 7. VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS.
Tema 8. VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS.
Tema 9. MODELOS UNIVARIANTES DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES DISCRETOS Y CONTINUOS.
Tema 10. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE. APROXIMACIÓN ENTRE DISTRIBUCIONES.
BLOQUE 3: INFERENCIA ESTADÍSTICA.
Tema 11. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN PUNTUAL.
Tema 12. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA.
Tema 13. INRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS.
Tema 14. CONTRASTES PARAMÉTRICOS. RELACIÓN ENTRE INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTES.
BLOQUE 4: MANEJO DE HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS ESTADÍSTICAS
TRATAMIENTO DE LOS CONTENIDOS DE LOS BLOQUES 1,2, Y 3 SOBRE DATOS REALES
Las prácticas son sesiones de dos horas semanales (durante 10 semanas) en el aula de informática
El objetivo principal de la asignatura es dotar a los estudiantes de las herramientas y técnicas estadísticas necesarias para recopilar, analizar e interpretar datos de manera efectiva, facilitando la toma de decisiones basadas en evidencia en diversos contextos profesionales.
La asignatura abarca una variedad de temas, incluyendo la recolección y organización de datos, medidas de tendencia central y dispersión, probabilidad y distribuciones, inferencia estadística, regresión y correlación, así como el uso de software estadístico para el análisis de datos.
No es necesario tener conocimientos previos avanzados de estadística, aunque una base en matemáticas puede ser útil. La asignatura está diseñada para introducir y desarrollar gradualmente los conceptos estadísticos.
Se utiliza software estadístico como SPSS, R, y Excel. Los estudiantes aprenden a manejar estas herramientas para aplicar los conceptos teóricos a datos reales y obtener resultados precisos.
La estadística y el tratamiento de datos son fundamentales en muchos campos profesionales, incluyendo la investigación, la economía, la medicina, la psicología y el marketing. Estas habilidades permiten analizar tendencias, evaluar hipótesis y tomar decisiones informadas basadas en datos.
Al finalizar la asignatura, los estudiantes habrán adquirido competencias en análisis de datos, interpretación de resultados estadísticos, uso de software estadístico y aplicación de técnicas estadísticas en la toma de decisiones en diversos contextos profesionales.
Para obtener más información, los estudiantes pueden consultar el plan de estudios oficial de la Universidad de Huelva, contactar con el departamento correspondiente o visitar la página web de la universidad donde se detalla el programa y los recursos disponibles.
Cursos de ESTADÍSTICA
La asignatura de Estadística Empresarial II del grado de Administración y Dirección de Empresas en la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) está diseñada para que los estudiantes adquieran conocimientos avanzados en técnicas estadísticas y su aplicación en el ámbito empresarial. Esta asignatura se enfoca en métodos de análisis multivariante y técnicas de modelización estadística más complejas. Los estudiantes aprenderán y aplicarán técnicas como la regresión múltiple, análisis de conglomerados, análisis factorial y análisis discriminante. Además, se cubrirán métodos de series temporales y modelos predictivos para el análisis de datos longitudinales.
Un aspecto clave de esta asignatura es el uso intensivo de software estadístico avanzado como SPSS, R o Python, que permitirá a los estudiantes manejar grandes conjuntos de datos y realizar análisis complejos de manera eficiente. La asignatura no solo se centra en la teoría, sino que también incluye numerosos casos prácticos y proyectos que permiten a los estudiantes aplicar los conceptos aprendidos a situaciones reales del entorno empresarial, mejorando así su capacidad para tomar decisiones informadas basadas en datos. A lo largo del curso, se fomenta el desarrollo de habilidades analíticas críticas y la interpretación correcta de resultados estadísticos, preparando a los estudiantes para enfrentar desafíos estadísticos y de análisis de datos en sus futuras carreras profesionales.
La asignatura de Estadística dentro del grado de Bioquímica se erige como un pilar fundamental para dotar a los estudiantes de las competencias analíticas necesarias en la investigación y comprensión de fenómenos bioquímicos. A lo largo de este curso, se abordan de manera exhaustiva conceptos estadísticos que permiten no solo comprender la naturaleza de la variabilidad inherente a los datos experimentales, sino también aplicar métodos y técnicas estadísticas para analizarlos y extraer conclusiones significativas. Se profundiza en el análisis descriptivo e inferencial, la comprensión de la probabilidad en el contexto de la bioquímica, así como en la capacidad para diseñar experimentos sólidos y evaluar la fiabilidad de los resultados obtenidos. Esta asignatura se convierte en un recurso invaluable al capacitar a los futuros bioquímicos para tomar decisiones informadas y basadas en evidencia a partir del análisis cuantitativo de datos, permitiéndoles desarrollar investigaciones más robustas y fundamentadas en un contexto científico en constante evolución.
La asignatura de Técnicas Cuantitativas en la Universidad de Granada desempeña un papel fundamental al proporcionar a los estudiantes las habilidades y herramientas necesarias para comprender y utilizar datos cuantitativos en una variedad de disciplinas. Además de ser esencial para la investigación y el avance del conocimiento, estas habilidades analíticas son cada vez más valiosas en un mundo impulsado por datos, donde la capacidad de recopilar, analizar y presentar información de manera efectiva es esencial en la toma de decisiones, la resolución de problemas y la empleabilidad. Esta asignatura prepara a los estudiantes para enfrentar los desafíos académicos y profesionales en un entorno cada vez más orientado hacia la información y la toma de decisiones basada en evidencia.
