Métodos de la ciencia de datos para la mejora de la calidad
Lance su carrera en la ciencia de datos.
Lo que serás capaz de hacer
Las habilidades en el análisis de datos son muy buscadas por los empleadores, tanto a nivel nacional como internacional. Esta especialización es ideal para cualquier persona interesada en el análisis de datos para mejorar la calidad y los procesos en las empresas y la industria. Las habilidades que se enseñan en esta especialización se han utilizado ampliamente para mejorar el rendimiento, la calidad y la fiabilidad de las empresas. Al completar esta especialización, mejorará su capacidad para analizar datos e interpretar resultados, además de adquirir nuevas habilidades, como el uso de RStudio y RMarkdown. Si usted está buscando un trabajo en el análisis de datos, operaciones, o simplemente quiere ser capaz de hacer más con los datos, esta especialización es una gran manera de empezar en el campo. Se anima a los estudiantes a completar esta especialización en el orden en que se presentan los cursos. Esta especialización se puede tomar para obtener créditos académicos como parte de la Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos (MS-DS) de CU Boulder que se ofrece en la plataforma Coursera. El MS-DS es un título interdisciplinar que reúne a profesores de los departamentos de Matemáticas Aplicadas, Informática y Ciencias de la Información de CU Boulder, entre otros. Con una admisión basada en el rendimiento y sin proceso de solicitud, el MS-DS es ideal para personas con una amplia formación universitaria y/o experiencia profesional en informática, ciencias de la información, matemáticas y estadística. Obtenga más información sobre el programa MS-DS en https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
- Gestionar, describir y analizar datos utilizando estadísticas aplicadas
- Aplicar métodos de datos continuos y/o discretos para el análisis de procesos, la mejora y la gestión continua en una empresa o lugar de trabajo
- Analizar los sistemas de medición para garantizar su estabilidad y capacidad
Temario
UNIDAD 1 - Datos y medición · 13 leccionesGestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 1 - Datos y medición
Gestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 1 - Datos y medición
- Actualizaciones de cursos y apoyo a la accesibilidad
- Obtenga créditos académicos por su trabajo
- Apoyo al curso
- Bienvenido a Gestión, descripción y análisis de datos
- Atención alumnos: Código R / Recursos de archivos
- Tipos de datos y escalas de medición
- Escalas de medida: Nominal y ordinal
- Escalas de medida: Intervalo, Relación y Absoluta
- La medición como proceso, Los 5 grandes aspectos de los datos
- Conceptos de muestreo
- Trabajar en RStudio
- Semana 1 Evaluación práctica
- Evaluación: Datos y medición
UNIDAD 2 - Describir datos gráfica y numéricamente · 14 leccionesGestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 2 - Describir datos gráfica y numéricamente
Gestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 2 - Describir datos gráfica y numéricamente
- Crear un gráfico de ejecución
- Distribuciones de frecuencia
- Polígonos de frecuencia e histogramas
- Patrones de histograma y parcelas de densidad
- Parcelas de cajas y bigotes
- Medidas de tendencia central Media
- Medidas de tendencia central: Mediana, Moda
- Medidas de posición
- Medidas de dispersión
- Medidas de forma
- Medidas de relación
- Semana 2 Evaluación práctica
- Evaluación: Descripción gráfica de datos
- Evaluación: Descripción numérica de los datos
UNIDAD 3 - Probabilidad y distribuciones de probabilidad · 10 leccionesGestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 3 - Probabilidad y distribuciones de probabilidad
Gestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 3 - Probabilidad y distribuciones de probabilidad
- Introducción a la probabilidad Parte 1
- Introducción a la probabilidad Parte 2
- Distribuciones de probabilidad Parte 1
- Distribuciones de probabilidad Parte 2
- La distribución binomial
- La distribución de Poisson
- La distribución normal
- La distribución exponencial
- Semana 3 Evaluación práctica
- Probabilidad y distribuciones de probabilidad
UNIDAD 4 - Distribuciones muestrales, error y estimación · 10 leccionesGestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 4 - Distribuciones muestrales, error y estimación
Gestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 4 - Distribuciones muestrales, error y estimación
- Error de muestreo
- Distribuciones de muestreo aleatorio
- El teorema central
- Probabilidad con RSD
- Estimaciones y estimadores
- Intervalos de confianza
- Intervalos de confianza para la media y la varianza
- Intervalos de confianza para proporciones y recuentos de Poisson
- Semana 4 Evaluación práctica
- Distribuciones muestrales, error y estimación
UNIDAD 5 - Prueba de hipótesis de dos muestras · 15 leccionesGestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 5 - Prueba de hipótesis de dos muestras
Gestión, descripción y análisis de datos - UNIDAD 5 - Prueba de hipótesis de dos muestras
- Pruebas de hipótesis
- Nivel de significación y riesgo
- Una cola frente a dos
- Error de tipo 1 y 2
- Beta y potencia
- Calcular la potencia
- Cálculo del tamaño de la muestra
- Muestras independientes frente a muestras dependientes
- Dos pruebas de muestras independientes para medias
- Pruebas de dos muestras dependientes para medias
- Pruebas de dos muestras para las varianzas
- Pruebas de dos muestras para proporciones
- Pruebas independientes de dos muestras para recuentos de Poisson
- Semana 5 Evaluación práctica
- Prueba de hipótesis de dos muestras
UNIDAD 6 - Comprender la variación del proceso, el control del proceso y los gráficos de control · 17 leccionesEstabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 6 - Comprender la variación del proceso, el control del proceso y los gráficos de control
Estabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 6 - Comprender la variación del proceso, el control del proceso y los gráficos de control
- Actualizaciones de cursos y apoyo a la accesibilidad
- Obtenga créditos académicos por su trabajo
- Apoyo al curso
- Trabajar en RStudio
- Variación del proceso
- Variación por causas comunes y especiales
- Propósito de un gráfico de control
- Calidad de conformidad
- Los ciclos de control de productos y procesos
- Dominio del proceso
- Conceptos básicos del gráfico de control
- Creación de un gráfico de control - Pasos 1 y 2
- Creación de una carta de control - Paso 2 (Continuación)
- Creación de un gráfico de control - Paso 3
- Creación de un gráfico de control - Paso 4
- Creación de un gráfico de control - Pasos 5, 6 y 7
- Variación de procesos, control de procesos y gráficos de control
UNIDAD 7 - Gráficos Xbar y R / Gráficos Xbar y S / Gráficos X y MR · 13 leccionesEstabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 7 - Gráficos Xbar y R / Gráficos Xbar y S / Gráficos X y MR
Estabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 7 - Gráficos Xbar y R / Gráficos Xbar y S / Gráficos X y MR
- Gráficos de medias y rangos - Parte 1
- Gráficos de medias y rangos - Parte 2
- Gráficos de medias y rangos - Parte 3
- Gráficos de media y desviación típica - Parte 1
- Gráficos de media y desviación típica - Parte 2
- Gráficos individuales y de rango móvil - Parte 1
- Gráficos individuales y de rango móvil - Parte 2
- Gráficos individuales y de rango móvil - Parte 3
- Gráficos individuales y de rango móvil - Parte 4
- Establecer procesos dominantes
- Procesos dominados por máquinas
- LÉAME PRIMERO
- Gráficos Xbar y R / Gráficos Xbar y S / Gráficos X y MR
UNIDAD 8 - Gráficos X y de rango móvil para datos distribuidos de forma no normal · 13 leccionesEstabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 8 - Gráficos X y de rango móvil para datos distribuidos de forma no normal
Estabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 8 - Gráficos X y de rango móvil para datos distribuidos de forma no normal
- Introducción
- Datos transformados por registro - Parte 1
- Log Transformed Data - Parte 2
- Datos exponenciales - Parte 1
- Datos exponenciales - Parte 2
- Datos exponenciales - Parte 3
- Introducción al ajuste de la distribución
- Pruebas de bondad de ajuste - Una distribución
- Pruebas de bondad de ajuste - Distribuciones múltiples
- La distribución Johnson - Parte 1
- La distribución Johnson - Parte 2
- Selección del mejor ajuste y creación del gráfico de control
- Gráficos X y de rango móvil para datos distribuidos de forma no normal
UNIDAD 9 - Capacidad de proceso · 17 leccionesEstabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 9 - Capacidad de proceso
Estabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 9 - Capacidad de proceso
- Control del proceso frente a capacidad del proceso
- Índices de capacidad
- Cpm y la función de pérdida de Taguchi
- Capacidad frente a medidas de rendimiento
- Capacidad / Rendimiento - Gráfico Xbar y R Parte 1
- Capacidad / Rendimiento - Gráfico Xbar y R Parte 2
- Capacidad / Rendimiento - Gráfico Xbar y s Parte 1
- Capacidad / Rendimiento - Gráfico Xbar y s Parte 2
- Capacidad / Rendimiento - Gráfico X y MR
- Capacidad / Rendimiento - Datos transformados Parte 1
- Capacidad / Rendimiento - Datos transformados Parte 2
- Capacidad / Rendimiento - Datos transformados Parte 3
- Capacidad / Rendimiento - Exponencial Parte 1
- Capacidad / Rendimiento - Exponencial Parte 2
- Capacidad / Rendimiento - Ajuste de la distribución Parte 1
- Capacidad / Rendimiento - Ajuste de la distribución Parte 2
- Capacidad de proceso
UNIDAD 10 - Gráficos de control para datos discretos · 13 leccionesEstabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 10 - Gráficos de control para datos discretos
Estabilidad y capacidad en la mejora de la calidad - UNIDAD 10 - Gráficos de control para datos discretos
- Introducción a los gráficos de control de atributos
- p Gráficos - Parte 1
- p Gráficos - Parte 2
- p Gráficos - Parte 3
- gráficos np - Parte 1
- gráficos np - Parte 2
- gráficos np - Parte 3
- c Gráficos - Parte 1
- c Gráficos - Parte 2
- c Gráficos - Parte 3
- u Gráficos - Parte 1
- u Gráficos - Parte 2
- Gráficos de control de atributos / discretos
UNIDAD 11 - Correlación y asociación · 13 leccionesAnálisis de sistemas de medición - UNIDAD 11 - Correlación y asociación
Análisis de sistemas de medición - UNIDAD 11 - Correlación y asociación
- Actualizaciones de cursos y apoyo a la accesibilidad
- Obtenga créditos académicos por su trabajo
- Apoyo al curso
- Introducción a la correlación y la asociación
- Coeficiente de correlación
- Cálculo del Coeficiente de correlación
- Prueba t de una muestra para la correlación
- Prueba Z de Fisher para la correlación
- Correlación de rango de Spearman
- Correlación biserial puntual
- Medidas de asociación
- Cálculo de las medidas de asociación
- Correlación y asociación
UNIDAD 12 - Análisis de varianza unidireccional (ANOVA) para efectos fijos y aleatorios · 17 leccionesAnálisis de sistemas de medición - UNIDAD 12 - Análisis de varianza unidireccional (ANOVA) para efectos fijos y aleatorios
Análisis de sistemas de medición - UNIDAD 12 - Análisis de varianza unidireccional (ANOVA) para efectos fijos y aleatorios
- Introducción al Análisis de varianza
- Principios de ANOVA
- ANOVA de una vía para las medias
- La tabla fuente ANOVA
- Realice un ANOVA en RStudio
- ANOVA de Welch para varianza desigual
- Visualización de datos para ANOVA
- Importancia estadística
- ANOVA de una vía para la dispersión
- Análisis post hoc - Tukey HSD
- Análisis post hoc - Juegos y Howell
- Hoja de ruta para el ANOVA unidireccional
- Hoja de ruta para el ANOVA unidireccional
- ANOVA unidireccional - Efectos aleatorios
- ANOVA unidireccional - Efectos aleatorios
- ANOVA de una vía para efectos fijos
- ANOVA de una vía para efectos aleatorios
UNIDAD 13 - Introducción a los sistemas de medición Análisis de datos continuos, Estudios de potencial de datos continuos · 12 leccionesAnálisis de sistemas de medición - UNIDAD 13 - Introducción a los sistemas de medición Análisis de datos continuos, Estudios de potencial de datos continuos
Análisis de sistemas de medición - UNIDAD 13 - Introducción a los sistemas de medición Análisis de datos continuos, Estudios de potencial de datos continuos
- Introducción al MSA continuo
- Capacidad de los sistemas de medición
- Directrices para la MSA continua
- Fuentes de variación
- ANOVA de dos vías con efectos aleatorios
- Estimación de la varianza a partir de los cuadrados medios
- Los componentes de la varianza
- Estudiar la variación y la discriminación
- Visualizaciones de datos
- Visualizaciones de datos
- Interpretación de los resultados
- Análisis de sistemas de medición y estudios de potencial
UNIDAD 14 - Estudios a corto y largo plazo para datos continuos · 9 leccionesAnálisis de sistemas de medición - UNIDAD 14 - Estudios a corto y largo plazo para datos continuos
Análisis de sistemas de medición - UNIDAD 14 - Estudios a corto y largo plazo para datos continuos
- Análisis de sistemas de medición a corto plazo
- Comprobación de supuestos, evaluación del control
- Error de medición en función del tamaño de la pieza
- Análisis a corto plazo
- Análisis de sistemas de medición a largo plazo
- Evaluación del control
- Error de medición en función del tamaño de la pieza
- Análisis de sistemas de medición a corto plazo
- Análisis de sistemas de medición a largo plazo
UNIDAD 15 - Análisis de sistemas de medición para datos discretos · 15 leccionesAnálisis de sistemas de medición - UNIDAD 15 - Análisis de sistemas de medición para datos discretos
Análisis de sistemas de medición - UNIDAD 15 - Análisis de sistemas de medición para datos discretos
- Términos y definiciones
- Acuerdo o desacuerdo
- La estadística Kappa
- Kappa vs Kappa Max
- Interpretación de Kappa Max
- Procedimiento Discreto MSA Parte 1
- Procedimiento Discreto MSA Parte 2
- Concordancia - 2 tasadores, 2 categorías
- Coherencia interna
- Concordancia - Más de dos categorías
- Análisis post hoc - Más de dos categorías
- Coherencia interna - Más de dos categorías
- Validez - Concordancia con una norma
- Más de 2 peritos
- Análisis de sistemas de medición discreta
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
15 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
23 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Un certificado oficial de la SEP
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por University of Colorado Boulder.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 15 unidades · 201 lecciones · 144 h
- 12 meses de acceso
- 23 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por University of Colorado Boulder; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.


