Bases para la Ciencia de Datos

• Contexto social y tecnológico de la ciencia de datos:
  Contexto social de la ciencia de datos, elementos organizacionales de la ciencia de datos, contexto tecnológico de la ciencia de datos y elementos cognitivos de la ciencia de datos.
• Funcionalidad de la ciencia de datos:
  Disciplinas vinculadas a la ciencia de datos, tipos y escalas de datos, niveles y enfoques de análisis de datos y procesos principales de la ciencia de datos.
• La ciencia de datos como instrumento multidisciplinario:
  La ciencia de datos en las ciencias sociales, la ciencia de datos en las ciencias naturales, la ciencia de datos en las humanidades y la ciencia de datos en la tecnología.
• Perfiles aplicativos de la ciencia de datos:
  Modelamiento de proyectos de inteligencia artificial, gestión de equipos de ciencia de datos e inteligencia artificial, proyectos de investigación en ciencia de datos y modelamiento de soluciones y aplicaciones de ciencia de datos.

Introducción:

En esta asignatura se abordarán conceptos fundamentales de estadística inferencial, incluyendo pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, y análisis de varianza, esenciales para el análisis de datos y la toma de decisiones informadas.

Unidades:

• Definiciones básicas:
  Se verán las definiciones de p-value z-scores T-test Chi-squared test.
• Intervalos de confianza:
  Intervalo de confianza de la Media con desviación estándar desconocida, intervalo de confianza de la media con desviación estándar conocida, intervalo de confianza para una proporción, intervalo de confianza para la varianza y desviación estándar.
• Pruebas de hipótesis:
  Errores en una prueba de hipótesis, prueba de hipótesis de la media de una población con desviación estándar conocida, prueba de hipótesis de la media de una población con desviación estándar desconocida (muestras pequeñas y grandes) y prueba de hipótesis de proporciones.
• Análisis de varianza (ANOVA):
  Descripción de la tabla ANOVA. F-test. ANOVA de un factor. ANOVA de dos factores.