1. El proyecto "Nido del Búho"
  2. El personal academico
  3. Silabo del curso
  4. Creación de tu cuenta de Github
  5. Rubrica de calificación

El proyecto “Nido del Búho” …

Es una iniciativa del Centro de Investigación Estadística ERGOSTATS 📊 para brindar cursos accesibles 📚 a la comunidad académica 🏫 en sus primeras etapas de estudio 📝 y preparar a sus miembros para los desafíos 🎓 en su carrera universitaria y en la vida laboral👩‍💼👨‍💼.


Promovemos la participación de los estudiantes 🙋‍♀️🙋‍♂️ en la educación de sus compañeros 👥 en un marco de solidaridad 👐, inclusión 🤝 y compañerismo 🤗.

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La Asociación de Estudiantes de Economía 📈 de la escuela Politécnica Nacional 🏫 tenía el requerimiento de capacitación en Python 🐍 para los estudiantes de su carrera. Entramos en un proceso de negociación 🤝.


ERGOSTATS 📊 da inicio al proyecto “Nido del Búho” 🦉 como respuesta. Esta iniciativa involucra: profesores comprometidos 👩‍🏫👨‍🏫, participación activa de la asociación de estudiantes 👥, gestión del espacio de aprendizaje 🏢, recursos y materiales 📚🖥️, consideración de la situación de los estudiantes en condición vulnerable 👫🛡️.

  1. El proyecto “Nido del Búho”
  2. El personal academico
  3. Silabo del curso
  4. Creación de tu cuenta de Github
  5. Rubrica de calificación

Paul Andrés Yungán

Ingeniero en Ciencias Económicas y Financieras de la EPN, actualmente cursando la maestría en Inteligencia Artificial en el Tecnológico de Monterrey. Lidero el Área de Analítica Avanzada & BI en una empresa de marketing y publicidad.

¡Listo para compartir y aprender en este curso!

Mi pasión por la investigación económica se refleja en proyectos que contribuyen al desarrollo de Ecuador.

Brad Puglla

Ingeniero en Matemáticas de la EPN en proceso, actualmente trabajo en ERGOSTATS en la dirección de producción Estadística.

Me intereso en temas relacionados a los datos, como manejarlos y construir con ellos modelos.

¡Exitos en el curso!

Alex Bajaña

Ingeniero en Ciencias Económicas y Financieras, fundador del Centro de Investigación Estadística ERGOSTATS y consultor estadístico en el Banco Mundial. Me apasiona la estadística, el dibujo, y el ciclimos de montaña. Actualmente realizo una maestría en gestión de proyectos.

¡Bienvenidos a la comunidad ERGOSTATS!

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  3. Silabo del curso
  4. Creación de tu cuenta de Github
  5. Rubrica de calificación

Módulo 1: Evaluación y diagnóstico

Lección 1:

Introducción a Python y su entorno de desarrollo


Lección 2:

Introducción al manejo de datos en Python con pandas


Lección 3:

La importancia del análisis de datos (Conceptual)

Módulo 2: Análisis exploratorio

Lección 4:

Principios de estadística en Python


Lección 5:

Limpieza y transformación de datos con pandas en Python


Lección 6:

Normalización y estandarización de datos en Python.

Módulo 3: Modelamiento estadístico

Lección 7:

Pruebas de hipótesis para la media entre grupos en Python


Lección 8:

Análisis de correlación y modelos de regresión en Python


Lección 9:

Regresión lineal con múltiples variables en Python

Cierre: Fin del curso

Lección 10:

Revisión de Estudios académicos para dirigir el aprendizaje estadístico.

El curso está diseñado para tener una duración de 10 clases (~ 3 semanas)

  1. El proyecto “Nido del Búho”
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  3. Silabo del curso
  4. Creación de tu cuenta de Github
  5. Rubrica de calificación

Paso 1: Crear una Cuenta en GitHub

  • Ve a GitHub.
  • Haz clic en “Sign up” en la parte superior derecha.
  • Rellena los campos con tu información: nombre de usuario, correo electrónico y contraseña.
  • Verifica tu cuenta siguiendo las instrucciones enviadas a tu correo electrónico.

Paso 2: Navegar por Repositorios

  • Una vez en tu cuenta, utiliza la barra de búsqueda de GitHub para encontrar repositorios.
  • Puedes buscar por nombre de usuario, lenguaje de programación, topic o nombre de repositorio.
  • Este es el repositorio del curso:

https://github.com/ergostats/python_nido_buho

Paso 3: Dar Estrella al Repositorio

  • En la página del repositorio, localiza y haz clic en el botón de “Star” en la parte superior derecha.
  • Al dar estrella, estás mostrando tu interés o apoyo al proyecto.

Paso 4: Dejar un Issue en el Repositorio del Curso

  • En la página del repositorio, haz clic en la pestaña “Issues”.
  • Haz clic en el botón “New issue”.
  • En cada clase los profesores habilitarán un Issue para que peudas realzar tus aportes.
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  5. Rubrica de calificación

Reacciones para Interactuar en Zoom


  • ✋ Mano Levantada: Preguntas o cuando quieras participar.
  • 😲 Cara Sorprendida: Indica que podríamos ir más lento o que algo no quedó claro.
  • 🎉 Festejo: Señal de que podemos avanzar al siguiente tema.
  • ❤️ Corazón: Solicitud de ayuda con Python o indicar que algo es confuso.

Tipos de Actividades:


1. Actividades Grupales:

  • En clases con Break Out Rooms de Zoom.
  • Si no asistes a la clase, puedes hacer tu aporte individual después de ver el video de la sesión.

2. Actividades Individuales:

  • Tareas para hacer en casa.

Aportes y Tareas:


Aportes en Clase:

  • 1 aporte por clase en forma de issue en GitHub.
  • El representante del grupo sube el issue con los nombres de todos.

Tareas en Casa:

  • Se suben a GitHub en un repositorio individual (usando botones, no se necesita conocimiento de Git).
  • Dejar en los issues el enlace a la entrega de la tarea.

Evaluación y Calificación:


Aportes:

  • Valor máximo de 10 puntos.
  • Textos de opinión no deben superar las 150 palabras.

Tareas en Casa:

  • Total de 3 deberes.
  • Cada tarea vale 10 puntos.

Evaluación y Calificación:


Ponderación del Curso:

  • Tareas en Casa: 60% del total.
  • Aportes en Clase: 40% del total.

Aprobación del Curso:

  • Se aprueba con un promedio de 8 combinando las dos actividades.