En un mundo cada vez más “data-driven”, la capacidad de analizar y comprender información es esencial para cualquier profesional. Este curso te proporcionará las herramientas cuantitativas necesarias para investigar de manera rigurosa y tomar decisiones basadas en datos usando, no solo la estadística tradicional sino también algunos métodos de machine learning. Así aprenderás a aplicar técnicas de análisis avanzadas y comunicar tus hallazgos de manera efectiva. Ya sea que estés interesado en la investigación académica, el análisis de mercado o la evaluación de políticas públicas, este curso te equipará con las habilidades cuantitativas que necesitas para destacar en tu campo. 

Por una parte, los métodos estadísticos son herramientas indispensables en la investigación, ya que permiten transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa y comprensible. Al aplicar técnicas estadísticas, los investigadores pueden identificar patrones, tendencias y relaciones causales entre variables, lo que les permite formular hipótesis sólidas, evaluar su validez y extraer conclusiones objetivas. Además, la estadística proporciona un marco riguroso para cuantificar la incertidumbre y el error en los resultados, lo que aumenta la confiabilidad de las investigaciones y facilita la toma de decisiones informadas en diversos campos, desde las ciencias sociales y naturales hasta la economía y la medicina.

Por otr parte, los algoritmos de machine learning han revolucionado la investigación al ofrecer herramientas poderosas para descubrir patrones complejos y no lineales en los datos que a menudo están fuera del alcance de los métodos estadísticos tradicionales. Estas técnicas permiten construir modelos predictivos altamente precisos, identificar relaciones ocultas entre variables y extraer insights valiosos de grandes conjuntos de datos. A diferencia de los modelos estadísticos que suelen asumir distribuciones de probabilidad específicas, los algoritmos de machine learning son capaces de aprender patrones directamente a partir de los datos, lo que los hace especialmente útiles para analizar datos no estructurados y resolver problemas de alta dimensionalidad.