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Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica
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Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica
Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica / Estructura académica
Referencias bibliográficas para el examen
Referencias bibliográficas para el examen
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Zona enriquecida 1
A continuación encontrará los temas y referencias para el examen de admisión.
Todos los puntos de la prueba serán similares a los ejemplos y a los ejercicios que se encuentran en la bibliografía
Estadística
Temas
Población, muestra, parámetros y estadísticos.
Estadística descriptiva, medidas de tendencia central, dispersión, asimetría, correlación, etc.
Gráficos básicos, interpretación (dispersión, boxplot, histogramas, etc.)
Intervalos de confianza y su interpretación.
Pruebas de hipótesis, valores críticos y p-valores.
Conceptos de probabilidad y función de distribución.
Regresión Lineal Simple
Bibliografía
Apéndice A del texto: Gujarati, D.
Econometría
, 2010, Editorial: McGraw-Hill.
Documento:
Basics of Statistics
by Jarkko Isolato. Disponible en:
https://www.schoollearningresources.com/PDF/_Basics%20of%20Statistics.pdf
Ejercicios Resueltos adjuntos (Tomados de la Página del Profesor Friedman:
https://stats.proffriedman.net/lecture-notes
Matemáticas
Temas
Conceptos básicos de Integración y diferenciación
Algebra de Matrices, Valores y vectores propios
Métricas, Normas y sus propiedades
Multiplicadores de Lagrange.
Bibliografía
Capítulo 12 del libro
Foundations of Data Science
by Avrim Blum, John Hopcroft y Ravindran Knnan. Disponible en:
https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf
.
Para los temas de integración y derivación, se recomienda consultar cualquier libro de cálculo. Un referente puede ser: Larson, R. Edwards B. (2016).
Cálculo
, Tomo I. Décima Edición. Cengage LearningEditores, S. A., México.
Computación
Temas
Definición de algoritmo
Solución de problemas mediante algoritmos
Tipos de datos, estructuras de datos y tipos de datos abstractos
Notación asintótica
Calculo del tiempo de ejecución de un programa.
Buenas prácticas de programación
Definición, propiedades e implementación de estructuras lineales: Arreglo, Listas, Pilas y Colas
Bibliografía
Capítulos 1 y 2 del libro: Aho, A. V., Hopcroft, J. E., & Ullman, J. D.
Estructuras de Datos y Algoritmos
(1983). Los capítulos están disponibles en Portafolio, el servicio de fotocopiado del bloque 15 en la Universidad EAFIT. Deben solicitar el documento con código L19 que está a nombre de Juan Guillermo Lalinde y de la Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica.
Sección 12.2 del libro
Foundations of Data Science
by Avrim Blum, John Hopcroft y Ravindran Knnan. Disponible en:
https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf
.
Preguntas de ejemplo para el examen
Ejemplo 1
Ejemplo 2