Si lo que buscas es una experiencia académica 100% online que te aporte todo lo necesario para dominar la programación de Softwares Estadísticos, así como las aplicaciones ya existentes, esta Experto universitario es perfecto para ti”

La contribución que ha hecho la Informática al ámbito estadístico es incalculable, partiendo del desarrollo de softwares cada vez más especializados y capaces de llevar a cabo procesos complejos relacionados con la investigación y el entendimiento de los datos que sustentan las acciones que un determinado sujeto (sea individual, una empresa, para un estudio, etc.) desea emprender. De esta manera, es posible trabajar con flujos de información mayores, al mismo tiempo que se reduce considerablemente el tiempo en el análisis estadístico y se mejoran los resultados obtenidos.

En base a ello y tomando como referencia los últimos avances realizados en materia de programación y algoritmia, TECH y su equipo de especialistas en Ingeniería Informática y en Finanzas han desarrollado este Experto universitario en Software Estadístico, una experiencia académica 100% online que promete convertirse en una guía exclusiva y exhaustiva para desarrollar un conocimiento pormenorizado sobre este ámbito. Se trata de una titulación con la cual, durante 450 horas de contenido diverso, el egresado podrá ahondar en los elementos de un programa y en su estructuración, en la documentación y en la recursividad de aplicaciones financieras. Además, adquirirá un dominio del máximo nivel sobre el entorno SPSS y R para llevar a cabo operaciones con objetos efectivas y eficaces.

De esta manera, en tan solo 6 meses de capacitación multidisciplinar podrá perfeccionar sus competencias profesionales a través de un programa que incluye las últimas novedades del sector. También tendrás acceso a casos de uso y a material adicional de gran calidad: vídeos al detalle, artículos de investigación, lecturas complementarias, noticias, ejercicios de autoconocimiento y mucho más. Todo estará disponible en el Campus Virtual desde el inicio de la experiencia académica, al cual podrá acceder el egresado desde cualquier dispositivo con conexión a internet. De esta manera, podrá especializarse de forma autónoma y a través de una titulación en la que él mismo decide cuándo y desde dónde cursarla..  

Una titulación con la que adquirirás un dominio exhaustivo de los entornos SPSS y R propio de los mejores expertos”

Esta Experto universitario en Software Estadístico contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información técnica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Tendrás la oportunidad de realizar pruebas de programas, así como de la caja blanca y negra, haciendo uso de las herramientas más sofisticadas y modernas para su documentación y conformación”

Incluye en su cuadro docente a un equipo de profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

Sin horarios ni clases presenciales, trabajarás en el perfeccionamiento de tus competencias de manera exhaustiva a través de una titulación que se adapta a ti y tu disponibilidad"

Podrás conocer al detalle las características de las estructuras de datos estáticas y dinámicas, ahondando en las matrices y en la búsqueda de patrones"

El desarrollo de esta Experto universitario en Software Estadístico se ha llevado a cabo siguiendo las pautas de la prestigiosa y efectiva metodología Relearning, en cuya aplicación TECH es pionera. Esta técnica pedagógica consiste en la reiteración de los conceptos más importantes a lo largo de todo el temario, de tal manera que el egresado va adquiriendo los conocimientos de forma natural y progresiva, sin necesidad de invertir horas de más en memorizar. Además, se apoya en la inclusión de horas de material de gran calidad, con el cual el alumno podrá profundizar en los distintos apartados del temario en función a sus expectativas e intereses.

Gracias al empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de estos programas, no tendrás que invertir horas de más en memorizar, ya que asistirás a un aprendizaje novedoso, natural y progresivo”

Módulo 1. Programación

1.1. Introducción a la programación

1.1.1. Estructura básica de un ordenador
1.1.2. Software
1.1.3. Lenguajes de programación
1.1.4. Ciclo de vida de una aplicación informática

1.2. Diseño de algoritmos

1.2.1. La resolución de problemas
1.2.2. Técnicas descriptivas
1.2.3. Elementos y estructura de un algoritmo

1.3. Elementos de un programa

1.3.1. Origen y características del lenguaje C++
1.3.2. El entorno de desarrollo
1.3.3. Concepto de programa
1.3.4. Tipos de datos fundamentales
1.3.5. Operadores
1.3.6. Expresiones
1.3.7. Sentencias
1.3.8. Entrada y salida de datos

1.4. Sentencias de control

1.4.1. Sentencias
1.4.2. Bifurcaciones
1.4.3. Bucles

1.5. Abstracción y modularidad: funciones

1.5.1. Diseño modular
1.5.2. Concepto de función y utilidad
1.5.3. Definición de una función
1.5.4. Flujo de ejecución en la llamada de una función
1.5.5. Prototipo de una función
1.5.6. Devolución de resultados
1.5.7. Llamada a una función: parámetros
1.5.8. Paso de parámetros por referencia y por valor
1.5.9. Ámbito identificador

1.6. Estructuras de datos estáticas

1.6.1. Matrices
1.6.2. Matrices. Poliedros
1.6.3. Búsqueda y ordenación
1.6.4. Cadenas. Funciones de E/S para cadenas
1.6.5. Estructuras. Uniones
1.6.6. Nuevos tipos de datos

1.7. Estructuras de datos dinámicas: punteros

1.7.1. Concepto. Definición de puntero
1.7.2. Operadores y operaciones con punteros
1.7.3. Matrices de punteros
1.7.4. Punteros y matrices
1.7.5. Punteros a cadenas
1.7.6. Punteros a estructuras
1.7.7. Indirección múltiple
1.7.8. Punteros a funciones
1.7.9. Paso de funciones, estructuras y matrices como parámetros de funciones

1.8. Ficheros

1.8.1. Conceptos básicos
1.8.2. Operaciones con ficheros
1.8.3. Tipos de ficheros
1.8.4. Organización de los ficheros
1.8.5. Introducción a los ficheros C++
1.8.6. Manejo de ficheros

1.9. Recursividad

1.9.1. Definición de recursividad
1.9.2. Tipos de recursión
1.9.3. Ventajas e inconvenientes
1.9.4. Consideraciones
1.9.5. Conversión recursivo-iterativa
1.9.6. La pila de recursión

1.10. Prueba y documentación

1.10.1. Pruebas de programas
1.10.2. Prueba de la caja blanca
1.10.3. Prueba de la caja negra
1.10.4. Herramientas para realizar las pruebas
1.10.5. Documentación de programas

Módulo 2. Software estadístico I

2.1. Introducción al entorno SPSS

2.1.1. Como funciona SPSS
2.1.2. Creación, listado y remoción de objetos en memoria

2.2. Consola en SPSS

2.2.1. Entorno consola en SPSS
2.2.2. Principales controles

2.3. Modo Script en SPSS

2.3.1. Entorno Script en SPSS
2.3.2. Principales comandos

2.4. Objetos en SPSS

2.4.1. Objetos
2.4.2. Leyendo datos desde un archivo
2.4.3. Guardando datos
2.4.4. Generación de datos

2.5. Estructuras de control de flujo de ejecución

2.5.1. Estructuras condicionales
2.5.2. Estructuras repetitivas/iterativas
2.5.3. Vectores y matrices

2.6. Operaciones con objetos

2.6.1. Creación de objetos
2.6.2. Conversión de objetos
2.6.3. Operadores
2.6.4. ¿Cómo acceder los valores de un objeto: el sistema de indexación?
2.6.5. Accediendo a los valores de un objeto con nombres
2.6.6. El editor de datos
2.6.7. Funciones aritméticas simples
2.6.8. Cálculos con matrices

2.7. Funciones en SPSS

2.7.1. Bucles y vectorización
2.7.2. Creando sus propias funciones

2.8. Gráficos en SPSS

2.8.1. Manejo de gráficos

2.8.1.1. Abriendo múltiples dispositivos gráficos
2.8.1.2. Disposición de una gráfica

2.8.2. Funciones gráficas
2.8.3. Parámetros gráficos

2.9. Paquetes de SPSS

2.9.1. Librería SPSS
2.9.2. Paquetes SPSS

2.10. Estadística en SPSS

2.10.1. Un ejemplo simple de análisis de varianza
2.10.2. Fórmulas
2.10.3. Funciones genéricas

Módulo 3. Software estadístico II

3.1. Introducción al entorno R

3.1.1. ¿Cómo funciona R?
3.1.2. Creación, listado y remoción de objetos en memoria

3.2. Consola en R

3.2.1. Entorno consola en R
3.2.2. Principales controles

3.3. Modo Script en R

3.3.1. Entorno consola en R
3.3.2. Principales comandos

3.4. Objetos en R

3.4.1. Objetos
3.4.2. Leyendo datos desde un archivo
3.4.3. Guardando datos
3.4.4. Generación de datos

3.5. Estructuras de control de flujo de ejecución

3.5.1. Estructuras condicionales
3.5.2. Estructuras repetitivas/iterativas
3.5.3. Vectores y matrices

3.6. Operaciones con objetos

3.6.1. Creación de objetos
3.6.2. Conversión de objetos
3.6.3. Operadores
3.6.4. Como acceder los valores de un objeto: el sistema de indexación
3.6.5. Accediendo a los valores de un objeto con nombres
3.6.6. El editor de datos
3.6.7. Funciones aritméticas simples
3.6.8. Cálculos con matrices

3.7. Funciones en R

3.7.1. Bucles y vectorización
3.7.2. Escribiendo un programa en R
3.7.3. Creando sus propias funciones

3.8. Gráficos en R

3.8.1. Manejo de gráficos

3.8.1.1. Abriendo múltiples dispositivos gráficos
3.8.1.2. Disposición de una gráfica

3.8.2. Funciones gráficas
3.8.3. Comandos de graficación de bajo nivel
3.8.4. Parámetros gráficos
3.8.5. Los paquetes Grid y Lattice

3.9. Paquetes de R

3.9.1. Librería R
3.9.2. Paquetes R

3.10. Estadística en

3.10.1. Un ejemplo simple de análisis de varianza
3.10.2. Fórmulas
3.10.3. Funciones genéricas

Súbete al carro del progreso e implementa a tu praxis profesional las estrategias informáticas más innovadoras y técnicas para el desarrollo de softwares estadísticos punteros del máximo nivel de calidad"