Estadística Aplicada para la Investigación Científica con IA
Domina métodos estadísticos complejos y el uso de modelos de IA para automatizar el análisis de datos, validar hipótesis científicas y potenciar descubrimientos con precisión algorítmica.
Lo que aprenderás
Contenido del curso
Fundamentos de la Investigación en la Era de la IA
0 clases
Fundamentos de la Investigación en la Era de la IA
Sin descripción detallada.
- El nuevo paradigma científico: Data-Driven vs. Model-Driven.
- Ética y transparencia en el uso de IA para publicaciones científicas
- Preparación de entornos: Configuración de Python/R y herramientas de Auto-ML.
Preprocesamiento Inteligente de Datos
0 clases
Preprocesamiento Inteligente de Datos
Sin descripción detallada.
- Limpieza de datos automatizada: Detección de outliers mediante Isolation Forests.
- Imputación de datos faltantes con algoritmos de Machine Learning (MICE y KNN).
- Ingeniería de variables (Feature Engineering) orientada a la significancia estadística.
Inferencia Estadística Avanzada
0 clases
Inferencia Estadística Avanzada
Sin descripción detallada.
Modelos de Regresión y Clasificación Supervisada
0 clases
Modelos de Regresión y Clasificación Supervisada
Sin descripción detallada.
Análisis Multivariado y Reducción de Dimensionalidad
0 clases
Análisis Multivariado y Reducción de Dimensionalidad
Sin descripción detallada.
Modelos Progresivos: Series Temporales y Supervivencia
0 clases
Modelos Progresivos: Series Temporales y Supervivencia
Sin descripción detallada.
IA Generativa y Simulación en la Ciencia
0 clases
IA Generativa y Simulación en la Ciencia
Sin descripción detallada.
Proyecto Final de Investigación
0 clases
Proyecto Final de Investigación
Sin descripción detallada.
Descripción
En la era del Big Data, la estadística tradicional ya no es suficiente. Este curso avanzado está diseñado para investigadores y científicos de datos que buscan integrar herramientas de Inteligencia Artificial en su flujo de trabajo estadístico.
Aprenderás a pasar del análisis descriptivo básico a la modelización predictiva y prescriptiva, asegurando la reproducibilidad y la validez científica de tus hallazgos.
¿Qué aprenderás?
Fundamentos Robustos: Pruebas paramétricas y no paramétricas en entornos de alta dimensionalidad.
IA en la Investigación: Implementación de Machine Learning para la selección de variables y detección de outliers.
Modelado Avanzado: Regresiones multinivel, modelos de ecuaciones estructurales (SEM) y redes bayesianas.
Automatización con Python/R: Uso de librerías modernas para acelerar el procesamiento de datos científicos.
Requisitos
Conocimientos sólidos de estadística descriptiva e inferencial.
Manejo básico de lenguajes de programación (Python o R).
Pasión por la investigación y el rigor metodológico.
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