Alejandro - prof de Matemáticas - Lima
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Alejandro

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Acerca de Alejandro

Ingeniero Químico e Ingeniero Mecánico con Magíster en Ingeniería Química, especializado en ciencia de datos, machine learning y análisis estadístico. Cuento con una trayectoria destacada como revisor de proyectos de Data Science en TripleTen, evaluando modelos predictivos, análisis exploratorios y visualizaciones avanzadas. He trabajado en el SENA como profesional en propiedad industrial, desarrollando dashboards en Power BI y realizando análisis técnico de innovaciones. Como docente universitario en la Universidad Militar Nueva Granada y otras instituciones, he liderado proyectos en visión artificial, simulación numérica, minería de datos y aprendizaje automático. Su experiencia como examinador de patentes en la Superintendencia de Industria y Comercio le ha permitido evaluar más de 300 solicitudes en ingeniería, aplicando un enfoque analítico y estratégico. Combina habilidades técnicas avanzadas, pensamiento crítico, innovación tecnológica y una sólida vocación docente para guiar a sus estudiantes hacia un dominio real de la ciencia de datos.

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Acerca de la clase

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En este curso aprenderás a utilizar la estadística como una herramienta clave para analizar, interpretar y presentar datos de manera precisa y confiable. ➢ Comenzaremos con los conceptos fundamentales: tipos de variables, escalas de medición y organización de datos. ➢ Estudiaremos medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y dispersión (varianza, desviación estándar, rango). ➢ Profundizaremos en la estadística inferencial: intervalos de confianza, pruebas de hipótesis y análisis de significancia. ➢ Aprenderás a aplicar técnicas de correlación y regresión para identificar relaciones entre variables. ➢ Incorporaremos análisis multivariado y métodos avanzados para casos complejos. ➢ Utilizaremos herramientas como Excel, Python y software estadístico especializado para el procesamiento y visualización de resultados. Cada clase combinará teoría, resolución de problemas y proyectos prácticos enfocados en escenarios reales de investigación, industria y negocios.

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