En prácticamente todos los campos, obtener información estratégica a partir de los datos es fundamental para la resolución de problemas, la innovación y el crecimiento. Pero si no se conoce qué enfoques utilizar y cómo interpretar y comunicar los resultados, no se podrán aprovechar las mejores oportunidades.
Por eso creamos el curso Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales (STIPS). Este curso de estadística en línea está disponible, de forma gratuita, para cualquier persona interesada en adquirir habilidades prácticas para utilizar los datos y resolver mejor los problemas.
Este curso se compone de siete módulos, los cuales suman aproximadamente 30 horas de aprendizaje a su propio ritmo. Puede completar un solo módulo o hacerlos todos. Cada uno de estos módulos incluye vídeos formativos cortos, demostraciones de JMP, preguntas y ejercicios. Consulte la página del esquema completo del curso o su versión en PDF, o bien obtenga más información sobre cada módulo a continuación:
El pensamiento estadístico trata de comprender, controlar y reducir la variación del proceso. Obtenga información sobre los mapas de procesos, las herramientas de resolución de problemas para definir y contextualizar el alcance de su proyecto y para comprender los datos que necesita para resolver su problema.
Conozca los aspectos fundamentales de cómo describir datos con gráficos y resúmenes estadísticos. Asimismo, aprenda a usar visualizaciones interactivas para comunicar la historia que cuentan sus datos. Por último, descubra algunos pasos básicos para preparar sus datos para el análisis.
Aprenda a utilizar las herramientas para cuantificar, controlar y reducir la variación en su producto, servicio o proceso. Los temas incluyen gráficos de control, análisis de capacidad del proceso y análisis de sistemas de medición.
Aprenda a utilizar estimaciones de intervalo para estimar parámetros poblacionales, explore conceptos clave en las pruebas estadísticas y la toma de decisiones estadísticas, y descubra el papel que desempeña el tamaño de la muestra en la precisión de sus estimaciones de intervalo y la potencia de sus pruebas estadísticas.
Aprenda a utilizar diagramas de dispersión y correlación para estudiar la asociación lineal entre pares de variables. Luego, aprenda a ajustar, evaluar e interpretar modelos de regresión lineal y logística.
En esta introducción a los experimentos diseñados estadísticamente (DOE), usted aprenderá el lenguaje de DOE y verá cómo diseñar, conducir y analizar un experimento en JMP.
Aprenda a identificar posibles relaciones, crear modelos predictivos y obtener valor de los datos de texto no estructurados.