El cálculo a través de datos y el modelado se refieren al uso de técnicas estadísticas y matemáticas para analizar y modelar datos.
Estas técnicas se utilizan para entender patrones y tendencias en los datos, hacer predicciones y tomar decisiones.
Algunas de las técnicas comunes de cálculo a través de datos incluyen:
- Análisis estadístico: Esta técnica se utiliza para describir y resumir los datos, identificar patrones y tendencias, y realizar pruebas estadísticas.
- Minería de datos: Esta técnica se utiliza para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos, utilizando algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.
- Modelado estadístico: Esta técnica se utiliza para crear modelos matemáticos que describen la relación entre variables y permiten hacer predicciones.
- Análisis de redes: Esta técnica se utiliza para analizar relaciones entre elementos en un conjunto de datos, como relaciones entre individuos en una red social.
- Análisis de sistemas: Esta técnica se utiliza para analizar y modelar sistemas complejos, como sistemas biológicos o sistemas de transporte.
Es importante mencionar que estas técnicas son ampliamente utilizadas en la comunidad científica y en el mundo empresarial, y son importantes para la toma de decisiones estratégicas y para entender el comportamiento de los sistemas complejos.
Sobre el Curso Gratis
Este curso es un enfoque de investigación orientado a las aplicaciones para el estudio de los temas matemáticos necesarios para el trabajo de curso adicional en cálculo de una y varias variables.
El tema unificador es el estudio de las funciones, incluidas las funciones polinómicas, racionales, exponenciales, logarítmicas y trigonométricas.
Se pone énfasis en el uso de estas funciones para modelar y analizar datos. Se utilizarán calculadoras gráficas y/o la computadora como parte integral del curso.
Este curso es ofrecido por la Universidad Johns Hopkins
La misión de la Universidad Johns Hopkins es educar a sus estudiantes y cultivar su capacidad para el aprendizaje permanente, fomentar la investigación independiente y original y llevar los beneficios del descubrimiento al mundo.
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