Curso Introducción a la Exploración Estadística (IN40011/23)

Descripción

En el siglo XXI todos los trabajos se benefician al manejar estadísticas, ya sea por su importancia para tomar decisiones, interpretar fenómenos desde un punto de vista alternativo, invertir mejor los recursos o predecir acontecimientos dinámicos. Tanto que se trate de información cotidiana en forma de indicadores cuantitativos, rankings o tendencias, en la mayoría de los casos las estadísticas sirven para comprender más profundamente un tema. 

En este curso, el alumno aprenderá a dominar la terminología afín, y podrá aplicar fórmulas y técnicas que son necesarias para realizar exploraciones estadísticas básicas. Todo ello se trabajará de la mano de software informático de uso extendido, aplicándolo para el análisis de diversos ejemplos de datos públicos. Asimismo, se utilizarán a este fin gráficos y visualizaciones estadísticas.

Objetivos IEE

Los objetivos específicos son:

• Aprender los conceptos básicos de la exploración estadística mediante la práctica con ejemplos de datos, utilizando herramientas y funciones provistas en un software estándar de hojas de cálculo y el paquete R-DPLYR.
• Dominar las técnicas que permiten hacer “hablar” a los datos, sacando provecho a los recursos de cálculo y visualización que poseen Excel y R.
• Analizar relaciones entre variables, modelar fenómenos usando distribuciones probabilísticas y proyectar resultados a futuro.
• Aplicar métodos estadísticos para arribar a interpretaciones analíticas de problemas reales con datos.
• Comunicar información valiéndose de elementos gráficos y visualizaciones adecuadas.

Contenidos IEE

Semana 1 - (5 horas)

• Conceptos básicos de Estadística: ¿De qué hablamos cuando nos referimos a un set de datos? Ejemplos de datos con los que vamos a trabajar a lo largo del curso. Gráficos más usados en Estadística. Las medidas de posición o centralidad. Rango y varianza. ¿Cuándo son “grandes” estos valores? Reglas empíricas. Outliers. 

Semana 2 - (5 horas)

• Excel para exploración de datos: Sumar, contar y obtener estadísticos de orden. Media, mediana y moda de un conjunto de celdas. El camino que va desde construir una tabla de frecuencias a generar un histograma. Medidas de dispersión. Realizar la descripción completa de un set de datos mediante herramientas incluidas en Excel.

Semana 3 - (5 horas)

• Utilización de funciones estadísticas en Excel: El trabajo con percentiles. La generación de números aleatorios y para qué nos sirve. Probabilidades derivadas de experimentos regidos por una distribución binomial. La distribución normal como modelo para una variable continua. Coeficiente de correlación de Pearson.  

Semana 4 - (5 horas)

• Gráficos para usos estadísticos: Boxplots. Múltiples histogramas para comparar distribuciones. ¿Cómo se ve si existe correlación usando un ploteo XY? Las escalas del gráfico. Valores faltantes. Agregar líneas de tendencia a series. El ajuste sobre datos históricos para obtener proyecciones a futuro. Métodos de suavización de curvas

                         Semana 5 - (5 horas)

•  Clase Especial integradora y repaso de contenidos iniciales – Incorporación de  conocimientos de los módulos anteriores. En intercambio y trabajo conjunto con los docentes de acuerdo a las inquietudes y necesidades de los cursantes.

Semana 6 - (5 horas)

• Haciendo “hablar” a los datos en hojas de Excel: Repaso de gráficos multipropósito y gráficos especializados. Opciones de presentación. Graficar información georreferenciada. Destacar datos en una planilla con gráficos embebidos en celdas. Resaltar similitudes y diferencias mediante el Formato condicional. Imágenes.

Semana 7 - (5 horas)

• Introducción a R: Importar datos externos a un data frame de R. Ver su dimensión, los primeros registros, los nombres de sus filas y columnas, el tipo de cada variable y calcular estadísticos resumen. Extraer subconjuntos de data frames seleccionando columnas y filas según condiciones de filtrado. Combinar comandos con el operador ‘pipe’ %>%.

Semana 8 - (5 horas)

•  Manipulación, análisis y exportación de datos con DPLYR: Agregar columnas a un data frame que son funciones de otras con la instrucción mutate. Dividir un data frame en grupos y aplicar estadísticos resumen a cada grupo, utilizando las sintaxis group_by y summarise. Usar la función write_csv() para exportar un data frame a un archivo .csv.

Semana 9 - (5 horas)

• Visualizaciones estadísticas con ggplot2: Realizar scatter plots, boxplots, barplots y gráficos de series de tiempo. Realizar gráficos en cuadrículas. Modificar elementos estéticos de un gráfico. Realizar gráficos complejos y personalizados a partir de datos de un data frame. Exportar gráficos.

• TRABAJO FINAL - Elaboración -  entrega  y devolucion (5 horas )

Modalidad de cursada: virtual, sincrónica y asincrónica.

Las actividades sincrónicas se llevarán a cabo los días viernes de 10 a 12.30 hs.
NOTA: el 13 de octubre y el 8 de diciembre son feriados nacionales y no habrá clases.

Más información:
Correo electrónico: pmislej@gmail.com /
Web: https://mate.dm.uba.ar/~pfmislej/

Perfil de destinatarios FoPeCap:
Agentes pertenecientes el Convenio Colectivo de Trabajo General para la Administración Pública Nacional homologado por Decreto Nº214/2006, que utilicen información cuantitativa en sus tareas y tengan especial interés en mejorar en el uso eficiente de datos, Estadística y toma de decisiones basadas en evidencia. 

Postulación en el INAP:
Para completar su preinscripción al Programa Formación 2023 INAP/FoPeCap debe enviar la siguiente documentación únicamente por correo electrónico a formar2020@jefatura.gob.ar

• Nota Aval dirigida al Director Institucional del INAP, Mag. Leandro M. Bottinelli (*)  firmada por la autoridad inmediata superior con rango no inferior a Director/a Nacional o equivalente, que describa el resultado que se espera del cursante en términos de competencias para mejorar el desempeño de su organismo y aprobación de los permisos necesarios para que el postulante pueda cursar el programa sin inconvenientes. La nota debe ser remitida adjunta (en archivo PDF o imagen) con la siguiente denominación Apellido NOTA. Ej.: PerezNOTA (descargar Nota Modelo)
• Acta Compromiso firmada por el postulante y por la autoridad inmediata superior con rango no inferior a Director/a Nacional o equivalente, adjuntando documento (en archivo PDF o imagen) con la siguiente denominación: Apellido ACTA. Ej.: PerezACTA (descargar Acta Compromiso)

(*) La misma puede ser firmada holográficamente o digitalmente.