¿Qué es la estadística y con qué se come?
Fundamentos de Estadística y Probabilidad Aplicada
Clasificación y Tipos de Variables en Estadística
Herramientas de Análisis y Estadística: Software Popular en la Industria
Workbook de Ejercicios de Estadística y Probabilidad
Una imagen vale más que mil datos
Diferencias entre Tablas Unidimensionales y Bidimensionales
Tablas de Frecuencia y Frecuencia Relativa en Google Sheets
Visualizaciones estadísticas: Diagramas y gráficos básicos en Excel
Estadística descriptiva
Distribuciones Conjuntas, Marginales y Condicionales en Estadística
Medidas de Tendencia Central: Media, Mediana y Moda
Cálculo de Medidas de Tendencia Central en Hojas de Cálculo
Medidas de dispersión: Rango e Índice Intercuartílico
Desplazamiento y Escalado de Datos Estadísticos
Construcción de Boxplot para Análisis de Distribuciones
Representación de datos
Cálculo de Media, Varianza y Desviación Estándar
Histogramas, Polígonos de Frecuencia y Curvas de Densidad en Excel
Distribuciones Simétricas y Asimétricas en Estadística
Muestra y error
Estudios Observacionales y Experimentales en Estadística
Muestreo y Sesgo en Estudios Estadísticos
¿Y la probabilidad?
Introducción a la Probabilidad en Estadística Descriptiva
Regla de la Suma en Probabilidad: Unión e Intersección de Eventos
Probabilidad Condicional y Eventos Dependientes e Independientes
Teorema de Bayes: Aplicación en Probabilidades Condicionales
Diferencia entre Permutaciones y Combinaciones
Correlación y causalidad
Correlación vs Causalidad: Diferencias Fundamentales
Gráficos de Dispersión y Líneas de Regresión en Hojas de Cálculo
Conclusiones
Estadística y Probabilidad: Aplicaciones Prácticas en Diversos Campos
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El análisis de datos es esencial en muchos campos profesionales, y las herramientas que utilizamos pueden marcar la diferencia en nuestros resultados. Las opciones son numerosas, pero lo cierto es que cada una tiene características que pueden ayudarnos a alcanzar nuestros objetivos de manera efectiva. Veamos algunas de las herramientas más populares y cómo nos pueden beneficiar.
Las hojas de cálculo, como Excel, Google Sheets y Numbers para iOS, son fundamentales porque son usadas masivamente alrededor del mundo. Increíblemente, se estima que una de cada ocho personas en el planeta las utiliza, sumando un total de 1,100 millones de usuarios. Estas herramientas permiten crear archivos compuestos por libros y hojas, donde podemos introducir texto, números, fórmulas e incluso imágenes. A partir de esta información, podemos elaborar tablas y gráficos que ayudan a visualizar e interpretar nuestros datos de manera clara y eficiente.
En la industria, R y Python son ampliamente reconocidos. R, creado por estadísticos para estadísticos, es ideal para aquellos que desean maximizar su capacidad en funciones estadísticas. Python, en cambio, ofrece librerías excepcionales para la analítica y la visualización, siendo más adecuado para personas con experiencia en desarrollo de software o ingeniería en computación. Ambos lenguajes son open source, lo que significa que una comunidad global está continuamente mejorando sus funciones y características. Esto no solo abarata costos, sino que también mejora la accesibilidad y la innovación.
Existen plataformas que democratizan el acceso a la analítica avanzada a través de dashboards interactivos y gráficos de tendencia. Entre ellas se destacan:
Power BI y Tableau: Son las herramientas preferidas para crear reportes de negocio claros y comprensibles, independientemente de tus conocimientos en estadística.
Minitab: Ideal para estadísticos gracias a su sencillez y eficacia.
Looker (anteriormente Google Data Studio): Última incorporación de Google Cloud para analítica y creación de dashboards.
Muchas empresas se preocupan por la privacidad de sus datos y pueden preferir software de paga frente a opciones open source, como R y Python. Algunas de las opciones más relevantes son:
SPSS: Una interfaz amigable que permite identificar tendencias y simplificar visualizaciones.
SAS: Un lenguaje de programación con aplicaciones que abarcan desde la analítica y visualización hasta la inteligencia artificial y el machine learning.
En el entorno académico, herramientas especializadas son preferidas por ciertos expertos:
MATLAB: Elegido por físicos y matemáticos, permite modelar, calibrar modelos y crear animaciones útiles para analizar la precisión de los modelos respecto a la realidad.
Stata: Común entre biomédicos, bioestadísticos y profesionales de la salud o ciencias políticas, gracias a su capacidad para generar proyecciones y tendencias.
Estas herramientas son solo el comienzo. Seguir explorando y aprender a utilizarlas marcará una diferencia en tu camino hacia la excelencia en el análisis de datos. ¿Cuál te ha impresionado más? ¿Cuál te gustaría dominar en el futuro? ¡Comparte tus pensamientos y sigue avanzando en tu aprendizaje!
Aportes 190
Preguntas 2
Les recomiendo aprender y profundizar en Excel, tal vez puede ser un poco aburrido y “Básico” al principio, pero a medida que aprendan nuevas cosas sobre ciencia de datos verán el potencial que tiene. Ya después se pueden enfocar en un lenguaje cómo Python.
.
Se los dice alguien que aprendió a programar en Python antes que Excel, en Excel se pueden crear gráficas y reportes rápidos en lugar de crear muchas líneas de código para tener el mismo resultado 🧠
👾✨
APUNTES:
Hojas de cálculo: Son archivos que se componen por libros, los libros se componen por hojas, y las hojas se componen de celdas ubicadas en filas y columnas, se pueden insertar datos (numéricos, de texto, formulas y/o imágenes) para generar tablas o gráficos e interpretar los datos.
Industria Open Source
Herramientas de BI y análisis: Facilitan la interpretación y analítica de datos, crean dashboards interactivos o gráficos de tendencia para hacer reportes de negocio entendibles
Industria paga: Empresas temen por la seguridad de los datos por lo que usan softwares de paga
Academia
Matlab → Preferido por físicos y matemáticos, modela y calibrar modelos, tambien genera animaciones.
Stata: Enfocado en el área médica y política
Me interesa la parte de análisis y visualización de datos. En mi caso Python, Rstudio y Power BI
Después de este curso, sería interesante uno de estadística inferencial usando R studio. Saludos.
Soy economista pero salí hace 11 años de la uni, estoy aquí refrescando conocimientos. Ojalá y así me hubieran enseñado estadística, muy claro y sencillo de entender.
Considero que seguir aprendiendo de Excel, aprender de Power BI y Python pueden ser útiles para mi objetivo.
La herramienta más afín para mi objetivo me parece python, ya que mi ruta es data scientist con python y esa es la que voy a aprender después.
Recuerda que el software estadístico puede variar en su complejidad y funcionalidades. Además, siempre es recomendable asegurarse de utilizar una versión actualizada del software para tener acceso a las últimas mejoras y correcciones de errores.
Para escoger cual es el Software mas adecuado podemos tomar las siguientes recomendaciones:
Estoy muy interesada en este curso y la ruta de Data Analyst. Quiero seguir aprendiendo excel, y más adelante aprender Power BI y Python. No tengo mucha experiencia en datos, pero quiero aprovechar el tiempo y aprender muchsimo, para llegar a se un Data Analyst 😃
Ojalá sacaran un curso intensivo de Stata. Yo estudio Economía, y durante mi carrera utilicé este software. Además, estoy haciendo mis prácticas em el Banco de la República de Colombia, y en esta entidad utilizamos en su mayoría Stata para investigaciones y predicciones de todo tipo. Ojalá en un futuro sacaran un curso de este software.
Muy bueno el curso
Yo estoy familiarizado especialmente con Excel, pero durante mi formación en un diplomado de Lean Six Sigma utilice Minitab durante varios meses, herramienta que me pareció muy buena y útil. Para mis objetivos la herramienta que me parece más afin sigue siendo Excel, aunque estoy muy interesado en R y es en la que deseo profundizar en un futuro cercano.
Creo que la herramienta más afín es Excel y ya después de este curso tomaré el curso de Power BI
Con respecto a la pregunta de estas herramientas. Me decanto mas por python, power BI y R. Los cuales tienen mayor relacion con la parte de data-science.
Me gustaria aprender Mathlab!!
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