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Nuestros alumnos opinan sobre: Especialista en Analisis de Datos en Fisica

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Vicente D. P.

SEVILLA

Opinión sobre Especialista en Analisis de Datos en Fisica

Me ha gustado este curso, la forma de expresión del temario y todo el contenido.

Fernando S.

MADRID

Opinión sobre Especialista en Analisis de Datos en Fisica

Su metodología Online me permitió compaginar trabajo y estudio, estoy muy satisfecho con esta formación online.
* Todas las opiniones sobre Especialista en Analisis de Datos en Fisica, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso online análisis datos en física

CURSO ONLINE ANÁLISIS DATOS EN FÍSICA. No pierdas la oportunidad de darle a tu formación el empujón que te mereces. Lo lograrás gracias a este Curso Online de Análisis de Datos en Física de Euroinnova. ¡Benefíciate de la forma de estudio más cómoda y al mejor precio!

Resumen salidas profesionales
de Curso online análisis datos en física
En física es muy importante, entre otras cosas, conocer el proceso a seguir para el análisis de los datos con el objetivo de sacar conclusiones acerca de la información disponible en una investigación. Así, con el presente curso se pretende aportar los conocimientos necesarios para llevar a cabo el análisis de los datos en el ámbito de la física de manera profesional.
Objetivos
de Curso online análisis datos en física
- Aportar la información necesaria para poder llevar a cabo el proceso de análisis de los datos obtenidos en el ámbito de la física. - Describir los conceptos de estadística descriptiva e inferencial como ayuda para llevar cabo la investigación precedente a la obtención de los datos. - Aclarar los términos más importantes acerca de la probabilidad y las hipótesis estadísticas.
Salidas profesionales
de Curso online análisis datos en física
Educación / Docencia / Profesorado / Experto en física / Físico/ Físico de partículas / Investigador
Para qué te prepara
el Curso online análisis datos en física
Para poder llevar a cabo los procesos correspondientes de análisis de datos en física es necesario disponer de la formación adecuada. Este curso de Análisis de Datos en Física te prepara para poder realizar este tipo de actividad y compartir los conocimientos adquiridos con cualquier persona de este sector.
A quién va dirigido
el Curso online análisis datos en física
Este curso de Análisis de Datos en Física está dirigido a todos los profesionales que trabajan en este ámbito y quieran ampliar y/o actualizar sus conocimientos en la materia, y a todas aquellas personas interesadas en adquirir este tipo de información.
Metodología
de Curso online análisis datos en física
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso online análisis datos en física

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  1. Aspectos introductorios a la estadística
  2. Concepto y funciones de la estadística
  3. - Estadística descriptiva

    - Estadística inferencial

  4. Medición y escalas de medida
  5. - Escala nominal

    - Escala ordinal

    - Escala de intervalo

    - Escala de razón

  6. Variables: Clasificación y notación
  7. Distribución de frecuencias
  8. - Distribución de frecuencias por intervalos

  9. Representaciones gráficas
  1. Medidas de posición
  2. - Media aritmética

    - Moda

    - Mediana

    - Medidas de posición no central

  3. Medidas de dispersión
  4. - Medidas de dispersión absoluta

    - Medidas de dispersión relativa

  5. Medidas de forma
  6. - Medidas de simetría y asimetría

    - Medidas de curtosis o apuntamiento

  1. Conceptos previos
  2. - El azar en la vida cotidiana

    - Clases de sucesos

    - Leyes del azar. Introducción a la probabilidad

    - Introducción a la ley de Laplace

  3. Métodos de muestreo
  4. - Métodos de muestreo probabilísticos

    - Métodos de muestreo no probabilísticos

    - Muestreo polietápico

  5. Principales indicadores
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. - Función de probabilidad

    - Función de distribución

    - Media y varianza de una variable aleatoria

  4. Distribuciones discretas de probabilidad
  5. - La distribución binomial

    - Otras distribuciones discretas

  6. Distribución normal
  7. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  8. - Distribución ?Chi-cuadrado? de Pearson

    - Distribución ?t? de Student

  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. - Hipótesis en contrastes paramétricos

    - Estadístico de contraste

    - Potencia de un contraste

    - Propiedades del contraste

  5. Tipologías de error
  6. Contrastes no paramétricos
  7. - Chi-cuadrado

  1. Introducción a los modelos de regresión
  2. Modelos de regresión: aplicabilidad
  3. Variables a introducir en el modelo de regresión
  4. - Tipos de variables a introducir en el modelo

  5. Construcción del modelo de regresión
  6. - Selección de las variables del modelo

    - Métodos de construcción del modelo de regresión

    - Obtención y validación del modelo más adecuado

  7. Modelo de regresión lineal
  8. Modelo de regresión logística
  9. Factores de confusión
  10. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
  1. Tabla I: Probabilidad binomial
  2. Tabla II: Función de la distribución binomial
  3. Tabla III: Función de la distribución normal
  4. Tabla IV: Distribución Chi-cuadrado
  5. Tabla V: Distribución t-Student

Titulación de Curso online análisis datos en física

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Curso Online Análisis Datos en Física

¿Qué es la estadística y los parámetros estadísticos?

La estadística es una rama de las matemáticas que se encarga de estudiar una serie de fenómenos de los que no se tiene toda la información, y que intenta explicar a través de la probabilidad. Esta probabilidad es la posibilidad de que un fenómeno tenga lugar o de que algo sea correcto.

En el estudio de la naturaleza, en su observación y medida nos podemos encontrar con situaciones en las que no se puede describir de forma constante cada variable. En este punto podemos hacer uso de contactos de la física estadística para ayudarnos a describir el comportamiento de cada fenómeno. Además, cualquier observación o la medida de alguna magnitud en un experimento de laboratorio, no coincidirá de forma exacta con cualquier otra que esté realizada en un momento diferente, debido a la causa que producen otros factores. 

En el análisis de los datos que se obtienen para sacar las conclusiones estadísticas, se debe poder representar toda la información que se obtenga en una serie de parámetros. Estos parámetros nos ofrecerán información acerca del comportamiento general del conjunto. Estos indicadores se llaman parámetros estadísticos. Los parámetros estadísticos más conocidos son de posición, como la media, o de amontonamiento, como la dispersión. Estos parámetros estadísticos serán mejores cuanto mejor representen a todo el conjunto de datos. Para representar bien al conjunto poblacional debemos poner dos condiciones básicas, que son la ausencia de sesgos a la hora de escoger la muestra y la robustez de la misma.

El sesgo implica que no existan errores sistemáticos en el conjunto de medidas. Para la robustez es necesario contar con que el parámetro de posición que se utilice, no varíe de forma sensible si le quitamos una o pocas medidas al conjunto.

Medidas de posición para análisis de datos en física y matemáticas

  • La media aritmética es el valor promedio de una serie de cantidades. Es útil conocer este valor cuando la incertidumbre en el caso de estudio se acumula de forma multiplicativa y no de forma aditiva. Es útil para representar el valor medio de valores acumulativos. 
  • La mediana es el valor de la variable que se encuentra en la mitad de los valores que se encuentra en la distribución.
  • La moda de la distribución se corresponde con el valor que más veces se ha observado en esta.

Medidas de dispersión para el análisis de datos

En este punto se va a estudiar la forma en que las medidas del conjunto alrededor de la media son distribuidas. Esta medida nos puede ayudar a conocer cuestiones de predicción, por ejemplo en el caso de que queramos predecir cómo varían las medidas para otro experimento. Además nos da una idea del error o la incertidumbre que puedan tener las medidas que hemos tomado para nuestra muestra.

La varianza o cuadrado de la desviación típica es un valor apropiado para medir la dispersión entre los elementos del conjunto de medidas, tanto desde el punto de vista físico como el matemático. Se tomará como valor real de la cantidad medida su valor medio. Esto nos permite conocer que la varianza como medida de dispersión es mínima. 

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