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Andres Mauricio
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- Estadística
Estadística en Salud - Asesoría Tesis Salud - Maestría Epidemiología, Especialización Medicina, Odontología. Clases Excel y Stata, enfocadas en análisis de datos.
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Lugar de las clases
Acerca de Andres Mauricio
Soy Estadístico de la Universidad del Valle con experiencia en áreas de la salud. Cuento con 6 años de experiencia en el campo de la salud, ejecutando estudios de investigación enfocados en diferentes ramas como trasplante, cirugía, infectologia, ortopedia, entre otros, cuento con más de 9 publicaciones. Tengo un excelente desempeño en el manejo y procesamiento de datos, así como en la modelación y análisis de los mismos a través de diversas técnicas Estadísticas como la regresión lineal múltiple, regresión logística, Kaplan Meier, regresión Cox y análisis multivariado, la metodología CRISP-DM en técnicas de minería de datos (aprendizaje supervisado y no supervisado) para la toma de decisiones. Domino los programas estadísticos; R, Phyton, Stata, SPSS Statistic, SPSS Modeler.
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Acerca de la clase
- Maestría
- Facultate (Licență)
- Diplomgrad
- +2
niveles :
Maestría
Facultate (Licență)
Diplomgrad
Doctorado
Bachillerato
- Español
Todos los idiomas hablados para las clases :
Español
Técnicas y Métodos de Enseñanza:
Clases: - Aplicaciones de Estadística en Salud. Excel y Stata.
Clase teórica del tema en particular que requiera de Estadística, si es nuevo en este tema se recomienda empezar con lo básico y avanzar poco a poco. Se explica las bases del diseño de estudios clínicos, las bases del razonamiento estadístico, la construcción de intervalos de confianza, la lógica de las pruebas de significación y de hipótesis.
Clase práctica con bases de datos, aplicación de conceptos de Estadística Descriptiva, Inferencial y Predictiva (Estadística Paramétrica y no Paramétrica). Introducción y preparación para el análisis y procesamiento de datos. (Describir datos, calcular tasas, valorar pruebas diagnósticas, evaluar estudios de concordancia y medir asociaciones con riesgos relativos, razones de odds y coeficientes de correlación y regresión lineal, regresión logística, análisis de supervivencia, regresión cox)
Tesis:
1. Comprensión del Proyecto
Fase inicial se enfoca en la comprensión de los objetivos de proyecto, entendimiento del problema. Luego se convierte este conocimiento de los datos en la definición de un problema de Estadística y en un plan preliminar diseñado para alcanzar los objetivos.
2. Estudio y comprensión de los datos
Familiarizarse con los datos, identificar los problemas de calidad de los datos, descubrir conocimiento preliminar sobre los datos, y/o descubrir subconjuntos interesantes para formar hipótesis en cuanto a la información oculta.
3. Preparación/Análisis de los datos
Construir el conjunto final de datos (los datos que se utilizarán en las herramientas de modelado) a partir de los datos en bruto iniciales. Las tareas incluyen la selección de tablas, registros y atributos, así como la transformación y la limpieza de datos para las herramientas que modelan.
4. Modelado
Seleccionar y aplicar las técnicas de modelado que sean pertinentes al problema (cuantas más mejor), y se calibran sus parámetros a valores óptimos. Típicamente hay varias técnicas para el mismo tipo de problema de Estadística.
5. Evaluación – Obtención de resultados
Se han construido uno o varios modelos que parecen alcanzar calidad suficiente desde la una perspectiva de análisis de datos. Evaluar a fondo el modelo y revisar los pasos ejecutados para crearlo, comparar el modelo obtenido con los objetivos de la Tesis.
Contactar:
Correo Electronico: (información oculta)
Linkedin: (información oculta)
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Recomendaciones
Las recomendaciones provienen de exalumnos, conocidos y gente cercana al profesor/a de Estadística.
1
Excelente profesional, muy técnico y con amplia experiencia en el desarrollo de Proyectos y temas de Salud.
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Precios
Tarifa/h
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Tarifas de los paquetes
- 5h: $11
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En línea
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Precisiones
Depende del nivel de estudio de Pregrado, Maestría o Doctorado. En base en ello se cambia la tarifa dado el nivel de complejidad del análisis Estadístico.
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