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MÁSTER DE ESTADÍSTICA APLICADA CON R SOFTWARE “Transforma tus datos en conocimiento con técnicas clásicas, robustas, avanzadas y multivariantes."

MÁXIMA FORMACIÓN, S.L.
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Máster Online

Precio: 1.900 €
Duración: 9 meses

Resumen del máster

Objetivos: El objetivo principal del Máster dotarte de competencia en el manejo experto de R para dominar las técnicas de análisis estadístico más eficientes para que: • Descubras la información útil que contienen los datos • Generes predicciones • Comuniques de forma adecuada los resultados Elabores conclusiones que faciliten la toma de decisiones en situaciones de análisis complejos. Con este Máster aprenderás desde cero a planificar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos y a extraer conocimiento valioso aplicando diversas técnicas estadísticas: • Clásicas • Robustas (análisis de Outliers) • Avanzadas • Multivariantes (Data Mining y Big Data)

Requisitos: Para cursar con éxito este Máster no es necesario tener conocimientos previos de Estadística ni de programación en R. Para acceder al Máster debes acreditar o estar en posesión del título de Grado o equivalente por una universidad española, o por estudios extranjeros equivalentes que den acceso a estudios de postgrado (titulación oficial) o bien acreditar al menos 5 años de experiencia profesional.

A quién va dirigido: A Graduados, Licenciados y Doctorados universitarios de cualquier rama académica interesados en alcanzar el perfil de experto en Ciencia de Datos. • Adquirir una visión global de los procesos estadísticos en el análisis de grandes volúmenes de datos complejos. • Aplicar la Estadística para resolver problemas de una forma eficiente en áreas de trabajo de diversa índole (científicas, industriales o sociales) y construir modelos analíticos y algoritmos. • Dotarse de habilidades especializadas en estadística, programación, visualización y comunicación, para dar explicación a los resultados obtenidos. • Ocupar puestos de trabajo nacionales e internacionales en empresas, administración e industrias, vinculados a proyectos de investigación, desarrollo e innovación (I+D+i). • Para cursar con éxito este Máster no es necesario tener conocimientos previos de Estadística ni de programación en R.

Información adicional

¿Cuál es la metodología? ·         Estudia a tu ritmo 100% on-line. ·         Campus virtual 24h ·         Tutorías personalizadas. ·         Evaluación continua. ·         Enfoque práctico sobre casos reales. ·         Video-tutoriales. ·         Compromiso real con tu aprendizaje.

 
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Temario completo de este curso

PRIMER MÓDULO: TÉCNICAS CLÁSICAS Y ROBUSTAS.

TEMA 1. SOFTWARE R. Manejo de bases de datos en el software R. Programación.

TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Variables categóricas y numéricas. Estadísticos clásicos y robustos. Gráficos avanzados.

TEMA 3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL. Pruebas paramétricas, no paramétricas y robustas.

TEMA 4. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. Correlación simple, múltiple, parcial y robusta. Regresión lineal simple y múltiple. Selección de variables y transformaciones. Regresión robusta simple y múltiple.


SEGUNDO MÓDULO: TÉCNICAS AVANZADAS

TEMA 5. DISEÑO EXPERIMENTAL ANOVA uni y bi-factorial. Diseño experimental por bloques aleatorizados, Diseño de medidas repetidas, Diseño split-plot, Diseño anidado o jerárquico y ANCOVA.

TEMA 6. MODELOS AVANZADOS. Modelo lineal (LM), Modelo aditivo (AM), Modelo lineal generalizado (GLM) univariante, Modelo aditivo generalizado (GAM), Introducción al Modelo mixto (MM).


TERCER MÓDULO: TÉCNICAS MULTIVARIANTES

TEMA 7. ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE. Análisis de conglomerados (Cluster) jerárquico y no jerárquico, Árbol de regresión multivariada (MRT), Análisis discriminante (LDA), Análisis de correspondencias (CA), CA sin tendencia (DCA), CA parcial (pCA), y CA canónico (CCA), Análisis de componentes principales (PCA), Análisis de redundancia (RDA), Pruebas para diferencias multivariadas entre grupos (MANOVA, MRPP, ANOSIM, NPMANOVA, MANTEL).

TEMA 8: DISCRIMINACIÓN. ANÁLISIS DISCRIMINANTE Y MRT. El análisis lineal discriminante (LDA) nos permite:

  • Identificar características que diferencien (o discriminen) a 2 o más grupos de elementos. ¿Cómo podemos caracterizar estos grupos? Discriminación.
  • Seleccionar el menor número de variables explicativas necesarias para discriminar de manera efectiva los grupos. ¿Cuántas de estas variables son necesarias para que el modelo sea preciso? Selección de variables.
  • Predecir a qué grupo ha de pertenecer una nueva observación. ¿A qué grupo pertenecerá un nuevo caso? y ¿con qué precisión puedo realizar la predicción? Clasificación.

El árbol de regresión multivariada (MRT) es una técnica extremadamente flexible, no tiene prácticamente ninguna suposición, y nos permite:

  • Clasificar observaciones.
  • Establecer reglas de decisión.
  • Resumir grandes bases de datos
  • Seleccionar variables de interés
  • Detectar interacción entre variables
  • Captar efectos no aditivos

TEMA 9: COMPARACIÓN MULTIVARIANTE: Nos permite discriminar entre grupos. ¿Los grupos son significativamente distintos? ¿Es válida la agrupación dada? ¿Qué grupos en particular difieren entre sí?

TEMA 10: ORDENACIÓN Y EXPLICACIÓN. PCA/RDA/PRDA, CA/CCA/PCA, NMDS/MDS.
Utilizaremos distintas técnicas de ordenación para la representación visual de datos en más de una dimensión y encontraremos qué factores (dimensiones) subyacen bajo los datos.

 
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