6 Conclusiones
A lo largo de cinco capítulos hemos presentado el material de la asignatura de inferencia estadística del grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad Rey Juan Carlos.
En este capítulo final, te proponemos reflexionar sobre las principales lecciones aprendidas a lo largo del curso “Inferencia Estadística” y destacaremos la importancia de las técnicas abordadas en la formación de futuros profesionales en Ciencia e Ingeniería de Datos. Además, alentaremos a los estudiantes a continuar explorando y ampliando sus conocimientos en cursos posteriores.
Al finalizar este recorrido por los conceptos y técnicas de la inferencia estadística, es evidente la importancia de esta disciplina en el análisis y la interpretación de datos en el mundo moderno. A lo largo de este libro, hemos explorado desde los fundamentos teóricos hasta las aplicaciones prácticas, proporcionando a los estudiantes una base sólida sobre la cual construir sus habilidades en ciencia de datos.
6.1 Resumen de los aprendizajes
Comprensión de poblaciones y muestras: Esperamos que hayas aprendido a distinguir entre población y muestra, comprendiendo la relevancia de los modelos probabilísticos y la importancia de asegurar un muestreo adecuado para obtener resultados representativos.
Estimación de parámetros: Juntos hemos abordado diversas técnicas de estimación puntual y por intervalos, permitiendo a los estudiantes realizar inferencias sobre parámetros de la población con un nivel de confianza adecuado.
Contrastes de Hipótesis: A lo largo del curso debes haber desarrollado la habilidad de plantear y resolver contrastes de hipótesis, una herramienta fundamental para la toma de decisiones informadas basadas en datos.
Contrastes no paramétricos: Para los casos donde las suposiciones paramétricas no se cumplen, se han introducido y aplicado métodos no paramétricos, ampliando el repertorio de herramientas disponibles para el trabajo futuro del científico e ingeniero de datos.
Análisis de la Varianza (ANOVA): Se ha presentado, por primera vez en el Grado, el ANOVA como una técnica esencial para comparar múltiples grupos y entender las variaciones entre ellos, destacando su aplicación en diferentes contextos.
6.2 Reflexiones finales
La inferencia estadística no solo es una herramienta académica, sino una metodología aplicable en múltiples campos profesionales. Desde la investigación científica hasta el análisis de mercados y la toma de decisiones en negocios, la capacidad de interpretar datos y extraer conclusiones válidas es una competencia esencial en la era de la información.
Además, el enfoque en aplicaciones prácticas y el uso de R a lo largo de este libro ha proporcionado a los estudiantes una experiencia directa con herramientas de análisis de datos contemporáneas. Esta práctica no solo refuerza los conceptos teóricos, sino que también prepara a los estudiantes para enfrentar desafíos reales en su futura carrera profesional.
6.3 Mirando hacia adelante
Con el conocimiento y las habilidades adquiridas, los estudiantes están mejor equipados para explorar más a fondo el vasto campo de la ciencia de datos. La estadística y la inferencia estadística seguirán evolucionando con el avance de la tecnología y la disponibilidad de datos. Por lo tanto, es crucial que los futuros profesionales mantengan una mentalidad de aprendizaje continuo y estén abiertos a adoptar nuevas metodologías y herramientas.
En conclusión, esperamos que este libro haya proporcionado una comprensión profunda y práctica de la inferencia estadística, y que inspire a los estudiantes a aplicar estos conocimientos con confianza y creatividad en sus proyectos futuros. La capacidad de analizar datos de manera crítica y tomar decisiones basadas en evidencias es una habilidad poderosa y transformadora, que sin duda abrirá numerosas oportunidades en el ámbito profesional.
Os recordamos que en próximos cursos os encontraréis con las asignaturas de Regresión, Aprendizaje Automático I y Aprendizaje Automático II, donde aplicaréis muchas de las técnicas y herramientas que hemos aprendido juntos.
¡Buena suerte!