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PROGRAMA DEL CURSO:
DESCRIPCIÓN GENERAL:
Durante el curso se entregarán los fundamentos teóricos de la ciencia moderna de análisis de datos, así como algunas competencias prácticas claves para el almacenamiento, lectura, procesamiento y presentación de resultados usando R, Rstudio y Rmarkdown.
OBJETIVOS DEL CURSO
Al finalizar el curso los alumnos podrán realizar análisis exploratorio de datos de acuicultura, inferencia estadística y la aplicación de modelos lineales con R, Rstudio y Rmarkdown.
REQUISITOS DE INGRESO
Estadística: Al menos un curso de estadística o similar aprobado de nivel universitario.
Programación básica con R: Deseable pero no es excluyente. Los alumnos sin experiencia previa en programación con R deben considerar 8 horas de estudio y autoaprendizaje por semana para poder alcanzar una comprensión avanzada de los objetivos de aprendizaje del curso.
Inglés: Los software R, Rstudio, Rmarkdwon y todas las librerías de análisis estadístico que se usarán en el curso solo están disponibles en inglés. Alumnos sin competencias de lectura en inglés no deberían tomar el curso.
DIRIGIDO A:
Estudiantes, profesionales o graduados relacionados con las ciencias de la acuicultura, incluyendo Acuicultores, Agropecuarios, Biólogos, Biólogos Marinos, Biotecnólogos, Ingenieros Pesqueros, Ingenieros Agrónomos, Oceanógrafos, Veterinarios o Zootecnistas.
DURACIÓN: 60 HORAS (Sincrónicas: 20; Asincrónicas: 40).
HORARIOS: Viernes (18:00 – 20:00 PM) y sábados de (10:00 – 12:00 AM)
LUGAR: 100% clases sincrónicas a través de zoom.
FECHAS: Desde el 1 al 31 de julio de 2021.
VALOR: CLP $350.000
FORMAS DE PAGO: Tarjeta de crédito o transferencia bancaria. Empresas pueden pagar mediante orden de compra.
CUERPO DOCENTE:
JOSÉ ANDRÉS GALLARDO MATUS
Doctor en Ciencias por la Universidad de Chile.
Biólogo Marino por la Universidad Católica de la Santísima Concepción, Chile.
Profesor adjunto de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile.
MARÍA ANGÉLICA RUEDA CALDERÓN
Doctora en Ciencias Agropecuarias por la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.
Licenciada en Matemáticas por la Universidad Industrial de Santander, Colombia.
Investigador post-doctoral de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile.
PLAN DE ESTUDIOS:
UNIDAD 1. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS CON R, RSTUDIO Y RMARKDOWN
Subtópico 1.1.- Introducción a R, Rstudio y Rmarkdwon.
Subtópico 1.2.- Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Subtópico 1.3.- Análisis exploratorio de datos.
UNIDAD 2. PRUEBAS DE CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS Y NO PARAMÉTRICAS
Subtópico 2.1.– Pruebas de contraste de hipótesis paramétrica.
Subtópico 2.2.– Pruebas de contraste de hipótesis no paramétrica.
UNIDAD 3. MODELOS LINEALES
Subtópico 3.1.- Modelos lineales.
Subtópico 3.2.- Modelos lineales mixtos y modelos lineales generalizados