BIOESTADÍSTICA Y DISEÑO EXPERIMENTAL II
Extracurricular
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Extracurricular
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Modalidad
Semipresencial
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Costo
AR$

BIOESTADÍSTICA Y DISEÑO EXPERIMENTAL II
Objetivo general: Brindar un curso intensivo sobre ciencia de datos y técnicas estadísticas modernas para el estudio de experimentos y patrones asociados con sistemas biológicos y productivos. Objetivos específicos: 1) Comunicar técnicas estadísticas clásicas y de frontera como herramientas en la investigación científica para responder preguntas generales en biología integrativa, comparada y experimental. 2) Articular la actual práctica de la minería de datos con situaciones comunes que surgen durante el ejercicio de las ciencias naturales en general, y agropecuarias en particular. 3) Adquirir destrezas en el manejo de software estadístico, comprendiendo tanto la lógica de cálculo como la interpretación de los resultados obtenidos. Contenidos Mínimos: Exploración de datos: recursos gráficos y descriptivos. Curación de base de datos. Fundamentos de diseño de experimentos, con énfasis en ciencias agropecuarias. Regresión. Análisis Multivariado. Análisis de redes en sistemas biológicos. Clasificación.
General
https://forms.gle/ANs2sZKiPq1BcdL49
Programa Analítico:
Tema 1: Introducción a la ciencia de datos y su aplicación en biología y ciencias agropecuarias. Análisis exploratorio y curación de datos. Gráficos útiles en minería de datos. Uso avanzado de hojas de cálculo. Softwares estadísticos. Introducción a ciencia de datos con R y Python.
Tema 2: Fundamentos del diseño y análisis de experimentos en ciencias agropecuarias. Modelos lineales generalizados. Entrenamiento y validación de modelos.
Tema 3: Análisis de Componentes Principales. Análisis Discriminante. Análisis de co-estructura entre tablas biológicas y ecológicas. Paquetes ade4 y vegan de R.
Tema 4: Clasificación. Coeficientes de similitud. Datos heterogéneos. Técnicas planas y jerárquicas. Introducción a técnicas modernas de aprendizaje supervisado.
Tema 5: Análisis de redes en sistemas biológicos: conceptos básicos y aplicaciones. Patrones de conexión. Índices de centralidad. Modelado.