• Aspectos esenciales de Minitab

    Manufactura

    En este curso básico de 2 días, usted aprenderá a minimizar el tiempo necesario para el análisis de datos al usar Minitab para importar los datos, desarrollar enfoques estadísticos efectivos para explorar los datos, crear e interpretar gráficas convincentes y exportar los resultados. Analice una variedad de conjuntos de datos del mundo real para aprender a alinear sus aplicaciones específicas con la herramienta estadística correcta e interprete los resultados estadísticos para descubrir problemas en un proceso o evidenciar una mejora. Aprenda los aspectos fundamentales de conceptos estadísticos importantes, tales como las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza, y cómo descubrir y describir las relaciones entre las variables usando herramientas de modelado estadístico.

    Este curso hace mucho énfasis en tomar las decisiones correctas con base en la aplicación práctica de las técnicas estadísticas utilizadas comúnmente en manufactura, ingeniería y en los esfuerzos de investigación y desarrollo.

    Los temas incluyen:

    • Importación y formato de los datos
    • Gráficas de barras
    • Histogramas
    • Gráficas de caja
    • Diagramas de Pareto
    • Gráficas de dispersión
    • Tablas y análisis de chi-cuadrada
    • Medidas de ubicación y variación
    • Pruebas t
    • Pruebas de proporciones
    • Pruebas de igualdad de varianzas
    • Potencia y tamaño de la muestra
    • Correlación
    • Regresión lineal simple y regresión múltiple
    • ANOVA de un solo factor
    • ANOVA de múltiples variables

    Requisito previo:

    Ninguno. Este curso es un requisito previo para los demás cursos generales de Minitab.

    Tema opcional sobre entrenamiento en el sitio:

    Pruebas no paramétricas

  • Análisis estadístico de la calidad

    Manufactura

    Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar correctamente los sistemas de medición en la manufactura y la ingeniería. Aprenda los fundamentos básicos del control estadístico de procesos y cómo estas importantes herramientas de calidad pueden ofrecer la evidencia necesaria para mejorar y controlar los procesos de manufactura. Desarrolle las habilidades para conocer cuándo y dónde se pueden utilizar los diferentes tipos de gráficas de control disponibles en Minitab para sus propios procesos.

    Aprenda a utilizar importantes herramientas de análisis de capacidad para evaluar sus procesos en relación con las especificaciones internas y de los clientes. El curso hace énfasis en la enseñanza de las herramientas de calidad que se relacionan con los procesos de manufactura.

    Los temas incluyen:

    • Estudio R&R del sistema de medición
    • Pruebas destructivas
    • Linealidad y sesgo del sistema de medición
    • Concordancia de atributos
    • Gráficas de control de variables y atributos
    • Análisis de capacidad de datos normales, no normales y de atributos

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab

  • Diseños factoriales

    Manufactura

    Aprenda a generar una variedad de diseños factoriales fraccionados y completos mediante la interfaz intuitiva de DOE de Minitab. Aplicaciones del mundo real que demuestran cómo los conceptos de aleatorización, replicación y bloques forman la base de prácticas de experimentación sólidas. Desarrolle las habilidades necesarias para analizar correctamente los datos resultantes con el fin de lograr de manera efectiva y eficiente los objetivos experimentales.

    Utilice las presentaciones gráficas personalizables de Minitab para interpretar y comunicar los resultados experimentales con el fin de mejorar productos y procesos, encontrar factores críticos que afectan importantes variables de respuesta, reducir la variación del proceso y acelerar los proyectos de desarrollo e investigación.

    Los temas incluyen:

    • Diseño de experimentos factoriales
    • Gráfica normal de los efectos y diagrama de Pareto de los efectos
    • Potencia y tamaño de la muestra
    • Gráficas de efectos principales, interacción y cubo
    • Puntos centrales
    • Gráficas superpuestas de contornos
    • Optimización de múltiples respuestas

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab

  • Modelado estadístico

    Manufactura

    Para seguir ampliando los conceptos básicos de análisis estadístico impartidos en el curso Aspectos esenciales de Minitab, aprenda a usar herramientas adicionales de modelado estadístico que ayudan a revelar y describir las relaciones entre las variables. Algunos ejemplos muestran cómo las herramientas de modelado ayudan a revelar las entradas y fuentes de variación clave en sus procesos.

    Aprenda a utilizar modelos estadísticos para investigar cómo se pueden comportar los procesos bajo diferentes condiciones. Este curso ofrece técnicas para ayudarle a entender mejor sus procesos y enfocar y verificar sus esfuerzos de mejora.

    Los temas incluyen:

    • Regresión múltiple y escalonada
    • Regresión no lineal
    • Cuadrados mínimos parciales
    • ANOVA de múltiples variables con covariables
    • Anidación y factores aleatorios
    • MANOVA
    • Regresión logística binaria y nominal

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab

  • Diseños de superficie de respuesta

    Manufactura

    Amplíe su conocimientos de los diseños básicos factoriales fraccionados y completos de 2 niveles a los diseños que son ideales para la optimización de procesos. Aprenda a utilizar la interfaz de DOE de Minitab para crear diseños de superficie de respuesta, analizar resultados experimentales utilizando un modelo que incluye ecuaciones cuadráticas y encontrar la configuración óptima de los factores.

    Aprenda a experimentar en el mundo real utilizando técnicas, como la experimentación secuencial, que equilibran el descubrimiento de información crítica del proceso al tiempo que son sensible a los recursos necesarios para obtener esa información. Aprenda a encontrar la configuración de los factores que optimice simultáneamente múltiples respuestas.

    Los temas incluyen:

    • Diseños central compuesto y de Box-Behnken
    • Cálculos para el ascenso más marcado
    • Gráficas superpuestas de contornos
    • Optimización de múltiples respuestas

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab y Diseños factoriales

  • Diseños de mezclas y fórmulas

    Manufactura

    Conozca los principios del diseño de experimentos y el análisis de los datos resultantes para los procesos que comprenden la mezcla y combinación de ingredientes, como los empleados comúnmente en las industrias de productos químicos, alimentos y bebidas. Al utilizar la interfaz amigable de Minitab, cree experimentos diseñados para estudiar y revelar información importante relacionada con los procesos de mezcla con la cantidad mínima de recursos experimentales. Aprenda a interpretar la salida estadística y gráfica para comprender las propiedades de combinación de una mezcla y elegir la mezcla apropiada de ingredientes necesaria para optimizar una o más características críticas del proceso.

    Los temas incluyen:

    • Diseños reticular simplex y de centroide
    • Restricciones superiores e inferiores
    • Diseños de vértices extremos
    • Pseudocomponentes

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab y Diseños factoriales

  • DOE en la práctica

    Manufactura

    Aprenda a manejar escenarios comunes de DOE en los que es necesario realizar modificaciones al análisis de los diseños clásicos factoriales y de superficie de respuesta debido a la naturaleza de la variable de respuesta o del proceso de recolección de datos. Desarrolle técnicas para situaciones experimentales que suelen encontrarse en la práctica, tales como datos faltantes y factores difíciles de cambiar. Aprenda a representar variables (covariables) que pueden afectar la respuesta, pero que no pueden controlarse en el experimento.

    Explore las oportunidades de minimizar costos o variabilidad mientras optimiza una característica importante de un producto o proceso. Aprenda a encontrar y cuantificar el efecto que los factores tienen sobre la probabilidad de que ocurra un evento crítico, como un defecto.

    Los temas incluyen:

    • ANCOVA
    • Diseños no balanceados
    • Diseños de parcela dividida
    • Optimización de múltiples respuestas
    • Analizar la variabilidad
    • Regresión logística binaria

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab y Diseños factoriales

    Tema opcional para entrenamiento en el sitio:

    Diseños de Taguchi

  • Introducción a la fiabilidad

    Manufactura

    Determine las características del ciclo de vida útil de un producto mediante métodos de análisis cuantitativos y gráficos. Examine los estudios de casos que contienen datos censurados y no censurados para aprender a manipular correctamente una amplia variedad de estructuras de datos que se encuentran comúnmente en el ámbito de la fiabilidad.

    Explore las distribuciones comunes utilizadas para modelar las tasas de fallas y desarrolle las habilidades necesarias para elegir estos modelos.

    Los temas incluyen:

    • Análisis de distribución paramétrico y no paramétrico
    • Planes de prueba de estimación y demostración
    • Curvas de crecimiento
    • Múltiples modos de falla
    • Predicciones de garantía
    • Análisis weibayes

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab

  • Fiabilidad avanzada

    Manufactura

    Estudie y describa el impacto que las variables explicativas tienen sobre la vida útil de un producto. Determine el efecto de los factores y las covariables sobre la falla de un producto y el riesgo de falla de una población de productos. Aprenda a obtener estimados de confiabilidad sobre productos muy confiables en una cantidad de tiempo razonable y evalúe cuándo se espera que fallen esos componentes.

    Establezca los tamaños de muestra apropiados y la asignación de unidades a niveles de tensión para una prueba acelerada de vida útil, y determine el efecto de una variable de tensión sobre la probabilidad de falla. Se hace énfasis en utilizar modelos de probabilidad apropiados para predecir importantes características de vida útil de sus productos una vez que se encuentran en el campo.

    Los temas incluyen:

    • Análisis probit
    • Regresión con datos de vida útil
    • Pruebas aceleradas de vida útil y planes de prueba

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab e Introducción a la fiabilidad

  • Temas adicionales sobre Análisis estadístico de la calidad

    Manufactura

    Para seguir ampliando los conceptos básicos impartidos en el curso Análisis estadístico de la calidad en manufactura, aprenda a usar herramientas adicionales que ayudan a mejorar y controlar sus procesos. Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar correctamente los sistemas de medición empleados en manufactura e ingeniería, con múltiples medidores o puntos de medición en una parte. Aprenda a evaluar una muestra aleatoria de los productos de un lote para determinar si debe aceptar o rechazar todo el lote. Amplíe sus conocimientos de las gráficas de control para manejar eventos poco comunes y datos de tiempo ponderados.

    Aprenda a utilizar importantes herramientas de análisis de capacidad para evaluar sus procesos en relación con las especificaciones internas y de los clientes. El curso hace hincapié en la enseñanza de las herramientas de calidad que se relacionan con los procesos de manufactura.

    Los temas incluyen:

    • Estudio R&R del sistema de medición (expandido)
    • Regresión ortogonal
    • Intervalos de tolerancia
    • Muestreo de aceptación
    • Análisis de subgrupos-corto plazo
    • Gráficas de control, incluyendo EWMA, corridas cortas, CUSUM y eventos poco comunes

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab y Análisis estadístico de la calidad

  • Herramientas estadísticas para la industria farmacéutica

    Manufactura

    Aprenda a aplicar las herramientas de Minitab que se utilizan comúnmente en la industria farmacéutica. Desarrolle enfoques estadísticos sólidos para el análisis de datos al entender cómo seleccionar la herramienta adecuada para un escenario dado y cómo interpretar correctamente los resultados del análisis. Aprenda a importar datos y exportar resultados fácilmente.

    Aprenda las bases de importantes conceptos estadísticos para determinar si un proceso está fuera del objetivo, si dos medias son significativamente diferentes y para demostrar que un cambio en el proceso no afecta significativamente una respuesta crítica. Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar correctamente los sistemas de medición. Aprenda a utilizar importantes herramientas de análisis de la capacidad para evaluar sus procesos en relación con las especificaciones internas y de los clientes. Aprenda a evaluar una muestra aleatoria de los productos de un lote para determinar si debe aceptar o rechazar todo el lote.

    Entienda cómo aplicar DOE para mejorar los procesos. Aprenda a utilizar el análisis de estabilidad para determinar la vida útil de un producto. En todos los casos se hace énfasis en tomar decisiones de negocio acertadas mediante la aplicación práctica de las técnicas estadísticas comúnmente utilizadas en la industria farmacéutica.

    Los temas incluyen:

    • Importación y formato de los datos
    • Gráficas de barras
    • Histogramas
    • Gráficas de caja
    • Gráficas de dispersión
    • Determinación de la potencia y el tamaño de la muestra
    • Pruebas t
    • Pruebas de equivalencia
    • Pruebas de proporciones
    • Intervalos de tolerancia
    • Gráficas de control de variables y atributos
    • Regresión
    • ANOVA de un solo factor
    • ANOVA de múltiples variables
    • DOE
    • Análisis de concordancia de atributos
    • Estudio R&R del sistema de medición
    • Muestreo de aceptación por atributos
    • Análisis de capacidad de datos normales y no normales

    Requisito previo:

    Ninguno. Este curso puede utilizarse como un requisito previo para Diseños de superficie de respuesta y DOE en la práctica.

  • Herramientas estadísticas para dispositivos médicos

    Manufactura

    Aprenda a aplicar las herramientas de Minitab que se utilizan comúnmente en la industria de los dispositivos médicos. Desarrolle enfoques estadísticos sólidos para el análisis de datos al entender cómo seleccionar la herramienta adecuada para un escenario dado y cómo interpretar correctamente los resultados. Aprenda a importar datos y exportar resultados fácilmente.

    Aprenda las bases de importantes conceptos estadísticos para determinar si un proceso está fuera del objetivo, si dos medias son significativamente diferentes y para demostrar que un cambio en el proceso no afecta significativamente una respuesta crítica. Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar correctamente los sistemas de medición. Aprenda a utilizar importantes herramientas de análisis de capacidad para evaluar la calidad de sus productos en relación con las especificaciones internas y de los clientes. Aprenda a evaluar una muestra aleatoria de los productos de un lote en la inspección final para determinar si el lote de productos debe despacharse. Entienda cómo aplicar DOE para mejorar características críticas para la calidad.

    En todos los casos se hace énfasis en tomar decisiones de negocio acertadas mediante la aplicación práctica de las técnicas estadísticas comúnmente utilizadas en la industria de los dispositivos médicos.

    Los temas incluyen:

    • Importación y formato de los datos
    • Gráficas de barras
    • Histogramas
    • Gráficas de caja
    • Gráficas de dispersión
    • Determinación de la potencia y el tamaño de la muestra
    • Pruebas t
    • Pruebas de equivalencia
    • Pruebas de proporciones
    • Intervalos de tolerancia
    • Gráficas de control de variables y atributos
    • Regresión
    • ANOVA de un solo factor
    • ANOVA de múltiples variables
    • DOE
    • Análisis de concordancia de atributos
    • Estudio R&R del sistema de medición
    • Muestreo de aceptación por atributos
    • Análisis de capacidad de datos normales y no normales

    Requisito previo:

    Ninguno. Este curso puede utilizarse como un requisito previo para Diseños de superficie de respuesta y DOE en la práctica.

  • Automatización de los análisis en Minitab

    Manufactura / Servicios

    Automatice su análisis en Minitab y ahorre tiempo con el uso de macros. Aprenda a usar la sintaxis de comandos de Minitab para crear macros que de manera instantánea importen datos desde una base de datos, manipulen archivos de Excel mal estructurados y realicen análisis estadístico con mínima intervención del usuario. Al final de este curso práctico, usted estará en capacidad de crear y ejecutar sus propias macros personalizadas.

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab

  • Análisis de datos no normales para control de calidad

    Manufactura

    Siga reforzando los conceptos básicos enseñados en el curso Análisis Estadístico de la Calidad en la Manufactura al aprender otras herramientas para medir los niveles de calidad cuando los datos son asimétricos, presentan valores atípicos extremos, son multimodales o forman conglomerados. Amplíe sus conocimientos sobre las gráficas de control al aprender a identificar correctamente la variación por causas especiales en presencia de datos no normales.

    Desarrolle las habilidades necesarias para utilizar con éxito los métodos gráficos y las pruebas estadísticas para detectar datos no normales y elegir una distribución o transformación adecuada para el análisis. Aprenda sobre el impacto que tienen una resolución deficiente de las mediciones y el tamaño de la muestra en las prueba de normalidad.

    Los temas incluyen:

    • Gráfica de probabilidades
    • Pruebas de normalidad
    • Análisis de capacidad para datos no normales
    • Transformaciones de Box-Cox y Johnson
    • Análisis de capacidad para múltiples variables
    • Intervalos de tolerancia
    • Gráficas de control de observaciones individuales
    • Análisis de múltiples modos de falla

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab y Análisis estadístico de la calidad

  • Aspectos esenciales de Minitab para la calidad de los servicios

    Servicios

    En este curso básico de 2 días, usted aprenderá a minimizar el tiempo necesario para el análisis de datos al usar Minitab para importar los datos, desarrollar enfoques estadísticos efectivos para explorar los datos, crear e interpretar gráficas convincentes y exportar los resultados. Analice una variedad de conjuntos de datos del mundo real para aprender a alinear sus aplicaciones específicas con la herramienta estadística correcta e interprete los resultados estadísticos para descubrir problemas en un proceso o evidenciar una mejora. Aprenda los aspectos fundamentales de conceptos estadísticos importantes, tales como las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza, y cómo descubrir y describir las relaciones entre las variables usando herramientas de caracterización estadística.

    Este curso hace mucho énfasis en tomar las decisiones correctas con base en la aplicación práctica de las técnicas estadísticas utilizadas comúnmente en los procesos de negocio, transacciones y servicios.

    Los temas incluyen:

    • Importación y formato de los datos
    • Gráficas de barras
    • Histogramas
    • Gráficas de caja
    • Diagramas de Pareto
    • Gráficas de dispersión
    • Tablas y análisis de chi-cuadrada
    • Medidas de ubicación y variación
    • Pruebas t
    • Pruebas de proporciones
    • Pruebas de igualdad de varianzas
    • Potencia y tamaño de la muestra
    • Correlación
    • Regresión lineal simple y regresión múltiple
    • ANOVA de un solo factor

    Requisito previo:

    Ninguno. Este curso es un requisito previo para los demás cursos generales de Minitab sobre la calidad de los servicios.

    Tema opcional para entrenamiento en el sitio:

    Pruebas no paramétricas

  • Análisis estadístico de la calidad para la calidad de los servicios

    Servicios

    Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar correctamente sus sistemas de medición. Aprenda los aspectos básicos del control estadístico de procesos y cómo estas importantes herramientas de calidad pueden ofrecer la evidencia necesaria para mejorar y controlar sus procesos. Desarrolle las habilidades para saber cuándo y dónde se pueden utilizar los diferentes tipos de gráficas de control disponibles en Minitab. Aprenda a utilizar importantes herramientas de análisis de capacidad para evaluar sus procesos en relación con las especificaciones internas y de los clientes.

    El curso hace énfasis en la enseñanza de herramientas de calidad que se relacionan con las industrias de servicios.

    Los temas incluyen:

    • Concordancia de atributos para datos binarios, nominales y ordinales
    • Coeficientes de Kappa y Kendall
    • Estudio R&R del sistema de medición
    • Gráficas de control de variables y atributos
    • Análisis de capacidad de datos normales, no normales y de atributos

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab para la calidad de los servicios

  • Modelado estadístico para la calidad de los servicios

    Servicios

    Amplíe su conjunto de herramientas estadísticas disponibles, analizando los datos a partir de problemas del mundo real experimentados en la industria de servicios. Fortalezca las habilidades de análisis con herramientas utilizadas para explorar y describir relaciones entre variables. Aprenda a descubrir y describir características en los datos relacionados con el efecto e impacto del tiempo y cómo predecir el comportamiento futuro del proceso.

    Utilice enfoques gráficos y cuantitativos para describir similitudes y diferencias entre los efectos de varios factores sobre importantes características de calidad. Aprenda a encontrar y cuantificar el efecto que los factores tienen sobre la probabilidad de que ocurra un evento crítico.

    Los temas incluyen:

    • ANOVA de múltiples variables
    • Regresión logística binaria
    • Diseños factoriales
    • Herramientas de series de tiempo, incluyendo suavización exponencial
    • Análisis de tendencias
    • Descomposición
    • Regresión lineal múltiple incluyendo mejores subconjuntos y regresión escalonada

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab para la calidad de los servicios

  • Aspectos esenciales de Minitab para el cuidado de la salud

    Servicios

    En este curso básico de 2 días, usted aprenderá a minimizar el tiempo necesario para el análisis de datos al usar Minitab para importar los datos, desarrollar enfoques estadísticos efectivos para explorar los datos, crear e interpretar gráficas convincentes y exportar los resultados. Analice una variedad de conjuntos de datos del mundo real para aprender a alinear sus aplicaciones específicas con la herramienta estadística correcta e interprete los resultados estadísticos para descubrir problemas en un proceso o evidenciar una mejora. Aprenda los aspectos fundamentales de conceptos estadísticos importantes, tales como las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza, y cómo descubrir y describir las relaciones entre las variables usando herramientas de caracterización estadística.

    Este curso hace mucho énfasis en la toma de decisiones acertadas con base en la aplicación práctica de las técnicas estadísticas más utilizadas en el cuidado de la salud.

    Los temas incluyen:

    • Importación y formato de los datos
    • Gráficas de barras
    • Histogramas
    • Gráficas de caja
    • Diagramas de Pareto
    • Gráficas de dispersión
    • Tablas y análisis de chi-cuadrada
    • Medidas de ubicación y variación
    • Pruebas t
    • Pruebas de proporciones
    • Pruebas de igualdad de varianzas
    • Potencia y tamaño de la muestra
    • Correlación
    • Regresión lineal simple y regresión múltiple
    • ANOVA de un solo factor

    Requisito previo:

    Ninguno. Este curso es un requisito previo para los demás cursos generales de Minitab.

  • Análisis estadístico de la calidad para el cuidado de la salud

    Servicios

    Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar correctamente sus sistemas de medición. Aprenda los aspectos básicos del control estadístico de procesos y cómo estas importantes herramientas de calidad pueden ofrecer la evidencia necesaria para mejorar y controlar sus procesos. Desarrolle las habilidades para saber cuándo y dónde se pueden utilizar los diferentes tipos de gráficas de control disponibles en Minitab. Aprenda a utilizar importantes herramientas de análisis de capacidad para evaluar sus procesos en relación con las especificaciones internas y de los clientes.

    El curso hace énfasis en la enseñanza de las herramientas de calidad para su aplicación en la industria del cuidado de la salud.

    Los temas incluyen:

    • Concordancia de atributos para datos binarios, nominales y ordinales
    • Coeficientes de Kappa y Kendall
    • Estudio R&R del sistema de medición
    • Gráficas de control de variables, atributos y eventos poco comunes
    • Análisis de capacidad de datos normales, no normales y de atributos

    Requisito previo:

    Aspectos esenciales de Minitab

  • Fundamentos de analítica

    Analítica predictiva

    En este curso básico, usted aprenderá a minimizar el tiempo necesario para el análisis de datos al usar Minitab para importar los datos, desarrollar enfoques estadísticos efectivos para explorar los datos, crear e interpretar gráficas convincentes y exportar los resultados. Automatice su análisis en Minitab con mínima intervención del usuario para ahorrar tiempo. Analice una variedad de conjuntos de datos del mundo real para aprender a alinear sus aplicaciones con la herramienta de analítica adecuada e interpretar la salida estadística. Aprenda los fundamentos de conceptos estadísticos importantes, como las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza.

    Este curso hace mucho énfasis en tomar las decisiones correctas con base en la aplicación práctica de las técnicas estadísticas utilizadas comúnmente en los procesos de negocio, manufactura y transacciones.

    Los temas incluyen:

    • Importación y formato de los datos
    • Macros exec
    • Gráficas de barras
    • Histogramas
    • Gráficas de caja
    • Diagramas de Pareto
    • Gráficas de dispersión
    • Medidas de ubicación y variación
    • Pruebas t
    • Prueba de igualdad de varianzas
    • Potencia y tamaño de la muestra

    Requisito previo:

    Ninguno.

  • Modelos y pronósticos de regresión

    Analítica predictiva

    Continúe ampliando los conceptos básicos de análisis estadístico que se enseñan en el curso Fundamentos de analítica al aprender a explorar y describir las relaciones entre las variables con herramientas de modelado estadístico. Descubra y describa las características de los datos relacionados con el efecto y el impacto del tiempo, y cómo predecir el comportamiento futuro.

    Aprenda a encontrar y cuantificar el efecto que tienen las variables de entrada en la probabilidad de que ocurra un evento crítico. Con ejemplos prácticos, se ilustra cómo las herramientas de modelado ayudan a revelar las entradas y fuentes de variación clave en sus datos.

    Los temas incluyen:

    • Gráficas de dispersión
    • Correlación
    • Regresión lineal simple
    • Herramientas de series de tiempo, incluyendo suavización exponencial
    • Análisis de tendencias
    • Descomposición
    • Regresión múltiple y escalonada
    • Regresión logística binaria
    • Regresión con validación

    Requisito previo:

    Fundamentos de analítica

  • Aprendizaje de máquina

    Analítica predictiva

    Amplíe su capacidad de análisis analizando datos de problemas del mundo real que se presentan en muchas industrias para explorar y describir las relaciones entre las variables. Aprenda a utilizar técnicas supervisadas de aprendizaje de máquina como CART® para analizar los patrones que se encuentran en los datos históricos para lograr una mayor comprensión, identificar los riesgos potenciales, buscar oportunidades de mejora y hacer predicciones sobre el futuro.

    Utilice herramientas no supervisadas de aprendizaje de máquina, como los Conglomerados, para detectar particiones naturales en los datos y agrupar las observaciones o las variables en conjuntos homogéneos. Reduzca la dimensionalidad de los datos transformando los datos originales en un conjunto de variables no correlacionadas.

    Los temas incluyen:

    • Análisis discriminante
    • Validación del conjunto de prueba
    • Validación de K pliegues
    • Clasificación CART®
    • Correlación
    • Regresión CART®
    • Análisis de conglomerados
    • Componentes principales

    Requisito previo:

    Fundamentos de analítica y Modelos y pronósticos de regresión

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