Evaluación Crítica en Ciencia de Datos: Los Datos, el Mundo y Tú

Resumen

Learn how data analytics affects everyone with the University of Adelaide. In an increasingly data-centric world, a working understanding of data analytics and quantitative methods is essential for all members of society.

This six-week course will teach you fundamental quantitative methods for dealing with data. Armed with this knowledge, you’ll be able to interpret and critically evaluate claims you encounter in your day-to-day life.

Through case studies, you’ll explore the foundational concepts in data science and statistical thinking. You’ll also discover machine learning and data science methods, and understand both the possibilities and pitfalls of these emerging sciences.

Learn how to identify misleading statistics When presented with claims in the media that are accompanied by statistics, diagrams, and outputs from technologies like AI and machine learning, how can we learn to not be fooled by these claims? This course will help you understand misleading statistics and learn how to challenge them when they are presented to you.

Delve into sample, variability, and study design Next, you’ll explore the different components of research including research questions, sampling, and variability. Using case studies, you’ll explore how sampling can go wrong as you learn the best practices.

You’ll then move on to study design to understand the types of studies you may encounter. Unpack the rules for analysing data On the final weeks of the course, you’ll explore how bias can infiltrate surveys.

You’ll also discover basic rules for analysing data to ensure a fair result is achieved. Armed with this knowledge, you’ll have the confidence to accurately read and interpret the data you are presented with in everyday life.

Programa

• **Semana 1: Introducción a la Ciencia de Datos**
Panorama del mundo centrado en los datos
Importancia de la alfabetización en datos para todos
Explorar conceptos fundamentales en la ciencia de datos
• **Semana 2: Fundamentos de Métodos Cuantitativos**
Conceptos básicos del pensamiento estadístico
Introducción al análisis cuantitativo
Estudios de caso: Aplicaciones en el mundo real
• **Semana 3: Identificación de Estadísticas Engañosas**
Tipos comunes de estadísticas engañosas
Herramientas y técnicas para la evaluación crítica
Interpretación de datos de medios y salidas de IA
• **Semana 4: Muestreo y Variabilidad**
Comprensión de los métodos de muestreo
Exploración de la variabilidad en los datos
Estudios de caso: Trampas y mejores prácticas en muestreo
• **Semana 5: Diseño y Análisis de Estudios**
Tipos de estudios de investigación
Diseño de estudios fiables
Análisis de diferentes diseños de estudios
• **Semana 6: Análisis de Datos y Sesgo**
Reconocimiento y mitigación del sesgo en la recopilación de datos
Reglas básicas para el análisis de datos
Asegurar una interpretación justa de los datos
• **Conclusión: Aplicación de Habilidades de Evaluación Crítica**
Aplicaciones y ejercicios en el mundo real
Desarrollar confianza en la interpretación de datos
Estrategias para el aprendizaje continuo y desarrollo en análisis de datos

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Materias

Data Science