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Máster en Estadística Aplicada para la ciencia de datos con R Software - Máxima Formación

Centro de formación:

Máxima Formación

4,8

28 opiniones /
Máster en Estadística Aplicada para la ciencia de datos con R Software  - Máxima Formación
Precio
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Tipo Masters
Modalidad Online / A distancia
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Máster en Estadística Aplicada para la ciencia de datos con R Software  - Máxima Formación

Información general

DESCRIPCIÓN:

Este Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software es una oportunidad única de especialización dentro de la actual oferta formativa superior on-line en Ciencia de Datos.

A lo largo de esta formación aprenderás a afrontar con seguridad, confianza y rigor científico cualquier reto estadístico y adquirir competencias relevantes y realmente disruptivas en el sector de la Ciencia de Datos.

Tendrás la oportunidad de desarrollar competencias prácticas avanzadas para poder solucionar los problemas reales que pueden surgir con el análisis, la manipulación y la representación gráfica de los datos en tu actividad profesional.

Serás capaz de extraer el máximo potencial a tus datos en tus proyectos de Ciencia de Datos.

Además, tendrás acceso permanente al Campus Virtual y a todos los contenidos desde cualquier dispositivo móvil, un sistema LMS online que facilitará el seguimiento y la ejecución de tus tareas formativas en entornos de movilidad.

Son proveedores de formación en Data Science del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).

Bonificable Plazas limitadas Titulación universitaria

ASPECTOS A TENER EN CUENTA

FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:

  • Afianzar y adquirir nuevos conocimientos sobre Estadística Aplicada y Ciencia de Datos.
  • Desarrollar habilidades prácticas avanzadas para extraer todo el potencial de los datos en su actividad profesional.
  • Ser capaz de superar cualquier reto estadístico, con independencia de su área profesional o nivel de complejidad.
  • Crecer en su desempeño con los datos y ganar libertad, seguridad, confianza y precisión en sus análisis de datos.
  • Controlar el lenguaje de R Software y sus paquetes con nivel experto.

¿A quién va dirigido?

Profesionales interesados en afrontar cualquier reto estadístico con seguridad, rigor y precisión con independencia del tipo, el volumen de datos y la complejidad del proyecto.

  • Graduados.
  • Licenciados.
  • PhD.
  • Doctores universitarios.
  • Docentes e investigadores.

TITULACIÓN

Expedido y otorgado por la Universidad Nebrija de Madrid.

  • Área: Ciencia de Datos.
  • Créditos: 66 ECTS.
  • Duración: 10 meses.

Requisitos

  • Alumnos de España y Unión Europea: Título universitario compulsado.
  • Alumnos de Latinoamérica: Título universitario apostillado.

Preguntas Frecuentes

Sí, es una formación bonificable para empresas (solo en España).

El Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software está acreditado con el Título Propio de la Universidad Nebrija de Madrid.

Gastos adicionales:

  • Tasas por la expedición del título universitario: 50 €
  • Legalización y apostillado: 50 €
  • Envío del título fuera de España: 60 €
  • Tarjeta bancaria.
  • Transferencia.
  • Pago a plazos

TEMARIO

Recursos de aprendizaje:

  • Lecciones en vídeo descargables.
  • Lecciones en formato presentación (ppt/pdf).
  • Recursos descargables: hojas de trucos, guías rápidas, plantillas de código, mapas conceptuales y esquemas.
  • Estudio de casos reales con los códigos de programación disponibles.
  • Tareas prácticas para resolver.
  • Tares opcionales para adquirir habilidades más avanzadas.
  • Recursos complementarios: bibliografía para profundizar en los aspectos que más te interesen.
  • Foros de debate comunitarios con respuestas de tus tutores.
  • Wiki comunitaria para compartir recursos recomendados.

 

Programa de contenidos:

Máster de Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

MÓDULO I.

UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA APLICADA CON R

• Introducción a la Estadística Aplicada y su caja de herramientas.
• Descarga e instalación de R, RStudio y sus paquetes.
• Cómo trabajar con R/RStudio.
• Operaciones básicas. Ayuda. Viñetas. Citas.
• Documentación. Git/GitHub.
• Creación de informes reproducibles con RMarkdown.

 

UNIDAD 2. OBTENCIÓN, LIMPIEZA Y EXPLORACIÓN DE DATOS

• Obtención y manipulación de bases de datos con tidyverse.
• Tipos de variables.
• Estadística descriptiva, medidas clásicas y robustas.
• Gráficos avanzados con ggplot2.

 

UNIDAD 3. CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL

• Correlación simple, múltiple, parcial y robusta.
• Regresión lineal simple y múltiple.
• Selección de variables.
• Evaluación de supuestos y transformaciones.
• Adecuación del modelo.
• Predicciones, interpretación y representación de interacciones entre predictores.

MÓDULO II.

UNIDAD 4. INFERENCIA ESTADÍSTICA

• Conceptos básicos, hipótesis, p-valor, significación y tipos de errores.
• Pruebas de hipótesis y estimación de intervalos de confianza.
• Potencia estadística, estimación del tamaño muestral y del tamaño de efecto.
• Comparación de puntuaciones (medias) y comparación de proporciones para una y dos muestras. Pruebas paramétricas, no paramétricas y robustas.

 

UNIDAD 5. DISEÑO EXPERIMENTAL

• Estrategias de experimentación.
• Factores de control, replicación, aleatorización, bloqueo y factorización.
• Diseños uni y multi-factoriales, ANOVA de una y dos vías, ANCOVA, análisis de interacción entre factores.
• Estimación del tamaño de muestra.

 

MÓDULO III.

UNIDAD 6. MODELOS DE REGRESIÓN AVANZADOS

• Ampliación del modelo lineal ante el incumplimiento de los supuestos estadísticos clásicos.
• Modelo aditivo generalizado (GAM).
• Modelo lineal generalizado (GLM).
• Modelo Mixto (MM).

 

UNIDAD 7. ANÁLISIS DE AGRUPACIÓN CLÚSTER

• Análisis Clúster jerárquico y no jerárquico (por k-medias).
• Validación y representación de la agrupación.

 

UNIDAD 8. DISCRIMINACIÓN Y COMPARACIÓN MULTIVARIANTE

• Análisis de discriminación lineal (LDA) y cuártico (QDA).
• Análisis multivariante de la varianza (MANOVA) y sus versiones no paramétricas (MRPP, ANOSIM, MPANOVA, MANTEL).

 

UNIDAD 9. ORDENACIÓN Y REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN

• Análisis de componentes principales (PCA).
• Análisis de correspondencias (CA).
• Análisis de escalamiento multidimensional (MDS/NMDS).

SALIDAS PROFESIONALES

Con esta formación podrás ejercer como profesional cualificado en puestos de trabajo de:
  • Científico de datos
  • Analista de Big Data
  • Centros de Investigación
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  • Granada

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