Temario 2023-2024

2 noviembre 2023

Módulo 1. Descubriendo Python

Unidad 1.1 Primeros pasos

Tema 10. Cuadernos Jupyter y Google Colab (infografía)

Tema 20.  Manipulación de números y textos (infografía)

Tema 30. Tipos de datos en Python (infografía)

Unidad 1.2 Programación básica

Tema 40. Valores lógicos y condiciones simples (infografía)

Tema 50. Introducción de bucles (infografía)

Tema 60. Ampliación de bucles ( infografía)

Unidad  1.3 Programación avanzada

Tema 70. Módulos math, random, time e instalación de módulos externos (infografía)

Tema 80. El módulo matplotlib (infografía)

Tema 90. Creación y gestión de ficheros (infografía)

Tema 100.  Módulos para el tratamiento de ficheros( infografía)

Unidad 1.4 Procesado de textos y creación de funciones

Tema 110. Definición de funciones I (infografía)

Tema 120. Definición de funciones II (infografía)

Tema 130. Procesamiento de cadenas de texto (infografía)

Unidad 1.5 El módulo NumPy

Tema 140. Procesado de imágenes 2D en NumPy (infografía)

Tema 150. Procesado de imágenes 3D en NumPy

 

Módulo 2. Procesado inicial de datos

Unidad 2.1 Procesamiento de datos

Tema 160. Estructuras de datos con Pandas y tratamiento de valores  perdidos

Tema 170. Gestión de datos con Pandas y tratamiento de datos anómalos

Tema 180. Manipulación y combinación de conjunto de datos

Unidad 2.2 Análisis exploratorio de datos

Tema 190. Tablas de frecuencias

Tema 200. Análisis descriptivo de variables – Medidas de centralización y dispersión

Tema 210. Relación entre variables

Unidad 2.3 Visualización de datos

Tema 220. Visualización de datos univariantes con matplotlib

Tema 230. Visualización de datos bivariantes con matplotlib

Tema 240. Visualización de datos multivariantes con Seaborn

 

Módulo 3. Probabilidad

Unidad 3.1 Introducción a la probabilidad

Tema 250. Introducción a la probabilidad

Tema 260. Métodos de contar aplicados a la probabilidad

 Tema 270. Probabilidad condicionada

Tema 280. Conceptos de probabilidad y su uso en la evaluación de pruebas diagnósticas y de detección

Unidad 3.2 Distribuciones de probabilidad

Tema 290. Variables aleatorias discretas

Tema 300. Variables aleatorias continuas

Tema 310. Distribución normal

Tema 320. Simulación de Monte Carlo y las distribuciones muestrales

 

Módulo 4. Generalización de conclusiones

Unidad 4.1 Bases de la inferencia estadística

Tema 330. Distribución en el muestreo y procedimientos de estimación puntual

Tema 340. Intervalos de confianza

Tema 350. Contrastes hipótesis

Unidad 4.2 Análisis de datos categóricos

Tema 360. Pruebas de conformidad sobre una proporción

Tema 370. Comparación de dos proporciones

Tema 380. Análisis de tablas de contingencia

Unidad 4.3 Análisis de datos cuantitativos

Tema 390. Inferencia de una media poblacional

Tema 400. Contraste de dos medias poblacionales

Tema 410. Comparación de k medias

Tema 420. Test no paramétricos

Unidad 4.4 Modelos lineales

Tema 430. Regresión lineal simple. Conceptos básicos y procedimiento

Tema 440. Modelos de regresión lineal múltiple

Tema 450. Modelos de regresión logística