El curso virtual "Introducción a la Estadística y Análisis de Datos en Salud Pública - Curso Virtual - Coursera", es un curso con diferentes contenidos y que ofrece clases en video de Aprox. 16 horas para completar. Explora sus características esenciales, y dale click al botón naranja para obtener información detallada en la plataforma de e-Learning Coursera
¡Bienvenido a Introducción a la estadística y el análisis de datos en salud pública! Este curso le enseñará los componentes básicos del análisis estadístico: tipos de variables, distribuciones comunes, prueba de hipótesis, pero, más que eso, le permitirá tomar un conjunto de datos que nunca antes había visto, describir sus características clave, conozca sus fortalezas y peculiaridades, ejecute algunos análisis básicos vitales y luego formule y pruebe hipótesis basadas en medias y proporciones.
Luego tendrá una base sólida para pasar a un análisis más sofisticado y tomar los otros cursos de la serie.
Aprenderá el popular, flexible y completamente gratuito software R, utilizado por profesionales de la estadística y el aprendizaje automático en todas partes.
Es práctico, por lo que Primero aprenderé cómo formular una hipótesis comprobable a través de ejemplos de investigación médica según lo informado por los medios.
Luego, trabajará con un conjunto de datos sobre hábitos alimenticios de frutas y verduras: datos que son realmente confusos, porque así son los conjuntos de datos de salud pública en realidad.
Habrá mini cuestionarios con comentarios en el camino para verificar su comprensión.
El curso agudizará tu capacidad de pensar críticamente y no dar las cosas por sentadas: en esta era de algoritmos descontrolados y noticias falsas, estas habilidades son más importantes que nunca.
Requisitos previos Se dan algunas fórmulas para facilitar la comprensión, pero este no es uno de esos cursos en los que se necesita un título en matemáticas para seguirlo.
Solo necesitará conocimientos básicos de aritmética (por ejemplo, no usaremos cálculo) y familiaridad con las formas gráficas y tabulares de presentar los resultados.
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Imperial College London
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