La estadística es tanto una ciencia como una herramienta con la que analizar diferentes muestras representativas de datos. Puede ser utilizada para explicar correlaciones y dependencias de fenómenos físicos o naturales, y también como herramienta tanto para llevar a cabo procesos relacionados con la investigación científica como para facilitar la toma de decisiones en negocios o instituciones gubernamentales.
Internet vuelve a brindarnos la posibilidad de iniciarlos en cualquiera de las dos ramas de la estadística, la descriptiva y la inferencial, gracias a los populares cursos abiertos online o MOOC (massive open online course). En el día de hoy hemos recopilado para vosotros una serie de once cursos para que podáis iniciaros en la estadística o mejorar los conocimientos que ya poseéis sobre la materia.
MOOC en Español
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Empezamos con un curso en español de Probabilidad y Estadística, donde nos introduciremos en la probabilidad como una rama matemática para medir cuantitativamente la posibilidad de que un experimento produzca un determinado resultado, y la estadística como ciencia con la que estudiar la recolección, análisis e interpretación de datos.
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El Curso Práctico de Bioestadística con R que empezará el próximo 12 de enero estará orientado a las Ciencias de la Salud, y se centrará en la estadística descriptiva de una o más variables y de sus relaciones. El curso también enseñará la utilización del programa R, el cual nos servirá como herramienta para realizar diferentes análisis estadísticos.
MOOC en Inglés
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Introduction to Statistics es un curso de Saylor Academy de 96 horas de duración que nos ayudará a dar los primeros pasos en el análisis de datos, enseñándonos a resumir, tanto gráfica como numéricamente, los diferentes datos para entender lo que nos revelan, y así poderlos interpretar con la suficiente claridad como para tomar decisiones informadas.
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Intro to Statistics nos introducirá en el mundo de a estadística, enseñándonos a extraer significados de los datos mediante métodos para la visualización de las relaciones y técnicas sistemáticas para su comprensión utilizando las matemáticas.
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Nunca antes en la historia habíamos tenido un acceso tan basto a todo tipo de datos, razón por la que la estadística se convierte en un método objetivo y sistemático para describir e interpretar la información de manera que podamos tomar decisiones más informadas. A eso nos pretende ayudar este curso Statics, The Science of Decisions.
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También tenemos libre acceso al curso Probability and Statistics, que promete enseñarnos en varios idiomas, entre los que lamentablemente no se incluye el español, los conocimientos básicos de la probabilidad y la estadística.
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Este curso en inglés sobre inferencia estadística estará activo sólo durante este mes de diciembre, por lo que más vale que os deis prisa si queréis aprender el modelado de los datos, las estrategias orientadas uso explícito de los diseños y la asignación al azar en los análisis.
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También sólo durante este mes podremos cursar este otro curso sobre análisis exploratorio de los datos, y aprender las técnicas exploratorias esenciales para resumir los datos, las cuales se suelen aplicar antes que otros modelos y puede ayudar a informar el desarrollo de modelos estadísticos más complejos.
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Ya el año que viene, concretamente a partir del próximo 2 de marzo, empezará este curso sobre análisis de datos e inferencia estadística, que nos enseñará cómo hacer efectiva la utilización de datos en un contexto de incertidumbre, aprendiendo a recogerlos, analizarlos y utilizarlos para hacer inferencias y conclusiones acerca de fenómenos del mundo real.
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Pero si este año no vas a tener tiempo de realizar ningún curso, quizá quieras guardarte este Descriptive Statistics que empezará en enero del 2016 para aprender a utilizar las estadísticas descriptivas en las ciencias sociales y de comportamiento.
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Más lejos aun queda este curso Inferential Statistics, cuya próxima sesión es en febrero del 2016. En este nuevo curso, continuación del anterior, aprenderemos a decidir si las diferencias entre los diferentes grupos que vemos en nuestros datos son lo suficientemente fuertes como para apoyar una hipótesis de que puedan ser generales y aplicarse al resto de la población.
Imagen | Simon Cunningham
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