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En este curso aprenderás como transformar tus datos en información útil para la toma de decisiones a través de visualizaciones. También crearás tu modelo de datos. Gráficos de Tortas. Gráficos de Barras. Dispersión. Medidas. Expresiones DAX. Al final del curso habrás creado tu primer reporte en Power BI Desktop.

Soy una estudiante doctoral de la Universidad de Luxemburgo. Durante los últimos 4 años, enseñé en la Universidad los siguientes cursos: estadística y teoría de la probabilidad a estudiantes de primer año y economía a estudiantes de tercer año. Realmente disfruto enseñar. Espero poder ayudar a los estudiantes cuando necesiten refuerzo en diferentes materias, o cualquier persona interesada en aprender los siguientes temas: Para matemáticas: Sistema de ecuaciones, derivadas, integrales, tipo de ecuaciones, etc. Para estadística: teoría de la probabilidad, estadística descriptiva, análisis de regresión, análisis multivariado, pruebas de hipótesis y métodos estadísticos de inferencia causal. Para jóvenes profesionales: tengo una amplia experiencia en análisis de datos, manejo de datos y modelado estadístico. Mi clase combina partes teóricas y prácticas usando datos financieros o encuestas socio-demográficas como ejemplos. Si estás interesado, escríbeme un mensaje diciéndome qué temas te interesa aprender.

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Materias que Imparto 📌 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos ✔ Tablas de frecuencia y representación gráfica de datos. ✔ Medidas de tendencia central (media, mediana, moda). ✔ Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, rango intercuartílico). ✔ Correlación y regresión lineal simple. 📌 Probabilidad y Modelos de Distribución ✔ Conceptos básicos de probabilidad y combinatoria. ✔ Distribuciones discretas (Binomial, Poisson, Geométrica, Hipergeométrica). ✔ Distribuciones continuas (Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, t de Student, F de Fisher). ✔ Teorema central del límite y sus aplicaciones. 📌 Inferencia Estadística ✔ Estimación de parámetros y construcción de intervalos de confianza. ✔ Pruebas de hipótesis para medias, proporciones y varianzas. ✔ Comparaciones entre grupos (t de Student, ANOVA, pruebas no paramétricas). ✔ Contrastes de independencia y bondad de ajuste (Chi-cuadrado). 📌 Análisis de Datos y Modelado Estadístico ✔ Regresión lineal simple y múltiple, diagnóstico de modelos. ✔ Modelos de regresión logística y análisis de supervivencia. ✔ Análisis factorial, componentes principales y clustering. ✔ Métodos no paramétricos y bootstrap. 📌 Estadística Aplicada con Software ✔ Análisis de datos en SPSS, R y STATA. ✔ Preparación, limpieza y transformación de bases de datos. ✔ Aplicación de pruebas estadísticas y modelos predictivos. ✔ Interpretación de resultados y redacción de informes académicos. 📌 Asesoría para Trabajos Académicos ✔ Metodología estadística para TFG, TFM y tesis doctorales. ✔ Diseño de estudios cuantitativos y muestreo. ✔ Análisis de datos para publicaciones científicas.

A- Introducción a la programación en Python 1- Variables en Python 2- Matemáticas en Python 3- Listas, tuplas y diccionarios en Python 4- Indexación y corte en Python 5- Declaraciones condicionales y bucles en Python 6- Funciones en Python B- Introducción a la ciencia de datos 1- Introducción a la IA/ML 2- Algoritmos de búsqueda básicos 3- Técnicas de agrupamiento 4- Agrupación basada en densidad 5- Técnicas de clasificación 6- Técnicas de Multiclasificación 7- Técnicas de regresión 8- Técnicas de Regresión Multivariada 9- Reducción de dimensionalidad 10- Visualización de datos 11- Poder BI

Cursos de introducción al mundo del desarrollo, bases de datos, html, csss javascript y front end Lenguajes de Programación (Nivel Introducción): C / C++ / C#: sintaxis básica, tipos de datos, estructuras de control, funciones, punteros (C/C++), y programación orientada a objetos (C#). Explicación de conceptos fundamentales como compilación, depuración y estructuras de datos simples. Desarrollo Web: HTML5 / CSS3 / JavaScript: estructura de páginas web, estilos responsivos y dinámicas básicas del lado del cliente. Introducción a AJAX y manejo del DOM para crear aplicaciones interactivas. Arquitectura ASP.NET MVC: fundamentos del patrón Modelo-Vista-Controlador, rutas, controladores y vistas con Razor Pages. Bases de Datos y SQL: SQL (estándar y Oracle PL/SQL): creación de tablas, consultas básicas y avanzadas (joins, subconsultas, funciones agregadas). Enseñanza de procedimientos almacenados, funciones, cursores y CTEs. Uso de herramientas como Oracle SQL Developer y explicación de modelos relacionales.

Descripción del curso: Este curso integral sobre ciencia de datos está diseñado para llevar a los estudiantes desde el nivel principiante hasta el avanzado, brindándoles las habilidades necesarias para sobresalir en las industrias impulsadas por los datos. A través de proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán a manipular datos, crear modelos de aprendizaje automático y comunicar información de manera eficaz. Ya sea que esté buscando ingresar a la industria tecnológica o mejorar sus habilidades en su puesto actual, este curso le brindará la experiencia práctica y el conocimiento teórico necesarios para tener éxito. Objetivos del Curso: Comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y sus aplicaciones. Aprenda a recopilar, limpiar y preprocesar datos. Desarrollar sólidas habilidades de programación en Python y R. Construir y evaluar modelos de aprendizaje automático. Adquiera competencia en visualización de datos y narración de historias. Aplicar técnicas de modelado estadístico y predictivo. Trabaje en proyectos del mundo real para construir una cartera sólida. Público objetivo: Aspirantes a científicos y analistas de datos. Profesionales que buscan realizar la transición hacia la ciencia de datos. Estudiantes universitarios en campos STEM. Emprendedores interesados en aprovechar los datos para el crecimiento empresarial. Requisitos previos: Conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python o R). Comprensión de matemáticas y estadísticas básicas. Una computadora portátil capaz de ejecutar herramientas de ciencia de datos.

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Aprenderás a desarrollar aplicaciones de manera profesional con Java, uno de los lenguajes más usados del mundo tanto en el ámbito profesional como en el desarrollo de videojuegos. Aprenderás a usar SQL para manejar bases de datos y conectar las propias aplicaciones que desarrolles.

Con pizarra virtual completa y entrega del material de cada clase (en PDF y por WhatsApp) al finalizar la misma, para estudiar cómodamente y sin necesidad de tomar apuntes). Disponibilidad horaria amplia, adecuable a tus necesidades. Aprenderás los conceptos, teorías y leyes que conforman la base fundamental de la Matemática, el Análisis Matemático y la Geometría, gracias a un enfoque 100% didáctico y esencialmente práctico; resolviendo ejercicios reales y de la misma complejidad que se toman en los exámenes. Soy Profesor Particular con muchos años de experiencia docente y estoy en Ingeniería en Electrónica UTN-FRBA. Espero tu contacto para comenzar con las clases cuando gustes.

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