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1. Análisis y Visualización de datos Univariantes
10
1.1
Diseño muestral
1.2
La escala: tipos y criterios de elección
1.3
Elaboración de bases de datos
1.4
Medidas de centralidad y variabilidad
1.5
Cálculo de medidas con herramientas informáticas
1.6
Visualización de datos univariantes
1.7
Patrón de distribución de variables
1.8
Clasificación de variables con herramientas
1.9
Examen
1.10
Contenido adicional
2. Análisis y Visualización de datos Multivariantes
11
2.1
Relación entre variables cuantitativas: tipos y criterios de elección
2.2
Cálculo de medidas relacionales con herramientas informáticas
2.3
Visualización de relaciones multivariantes con herramientas informáticas
2.4
Relación entre variables cualitativas: tipos y criterios de elección
2.5
Creación de tablas de contingencia con herramientas informáticas
2.6
Cálculo de medidas relacionales con herramientas informáticas
2.7
Métodos de clasificación y reducción de datos
2.8
Criterios de selección de herramientas exploratorias de relaciones multivariantes
2.9
Verificación de supuestos para los métodos de clasificación y reducción de datos con herramientas informáticas
2.10
Examen
2.11
Contenido adicional
3. Técnicas Econométricas (Modelización y Predicción)
9
3.1
Concepto, los datos y su manejo, introducción al Gretl
3.2
Modelo de Regresión Lineal Simple: Elementos, hipótesis, estimación
3.3
Modelo de Regresión Lineal Múltiple
3.4
Contrastes, diagnosis, predicción
3.5
Técnicas de Predicción Económica
3.6
Análisis de una serie con tendencia
3.7
Orientaciones para la evaluación
3.8
Examen
3.9
Contenido adicional
4. Big Data: Conceptos, Métodos y Tecnologías
11
4.1
Introducción al Procesado y Análisis de Big Data
4.2
Clasificación de Tipos de Datos
4.3
Ciclo de Desarrollo de Proyectos de Big Data
4.4
Estrategias de Procesado de Datos
4.5
Arquitecturas Híbridas para Big Data
4.6
Laboratorio de Análisis vs. Análisis en Producción
4.7
Laboratorio de Análisis vs. Análisis en Producción
4.8
El Ecosistema Apache de Hadoop
4.9
Introducción a Bases de Datos NoSQL
4.10
Examen
4.11
Contenido adicional
5 Tendencias de Análisis de Datos y Big Data
10
5.1
Data Mining / Machine Learning
5.2
Análisis de Riesgos y Gestión de Calidad
5.3
Análisis y Visualización de Datos para Toma de Decisiones
5.4
Metodologías para modelización y predicción avanzada
5.5
Modelización Univariante y Multivariante
5.6
Debate sobre Tendencias en Análisis de Big Data
5.7
Cloud Computing y Big Data
5.8
Aplicaciones del Análisis de Big Data
5.9
Examen
5.10
Contenido adicional
Técnicas de Análisis de Datos y Big Data
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