MÁSTER UNIVERSITARIO Estadística Aplicada con R Software.TÉCNICAS CLÁSICAS, ROBUSTAS, AVANZADAS Y MULTIVARIANTES

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Gracias a este máster he ampliado y afianzado mis conocimientos en estadística, además de aprender el manejo del Software R. El temario del máster abarca un gran abanico de técnicas estadísticas: desde estadística descriptiva hasta multivariante ...

LA OPINIÓN DE Carolina San Martín
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Información importante

Tipología Master
Metodología Online
Horas lectivas 600 horas de estudio
Duración 9 Meses
Inicio clases 24/10/2017
prácticas en empresa
Campus online
Servicio de consultas
Tutor personal
Clases virtuales
  • Master
  • Online
  • 600 horas de estudio
  • Duración:
    9 Meses
  • Inicio clases:
    24/10/2017
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Descripción

Emagister.com pone a tu disposición el MÁSTER UNIVERSITARIO Estadística Aplicada con R Software. TÉCNICAS CLÁSICAS, ROBUSTAS, AVANZADAS Y MULTIVARIANTES.


Con este Máster 100% online y de 600 horas de duración, el estudiante adquirirá una formación avanzada, de carácter especializado, orientado a las aplicaciones estadísticas mediante el software R.

Se amplían los conocimientos del estudiante transmitiéndole métodos y técnicas no estudiadas en los cursos de grado y que son de gran interés para una formación completa y actualizada, así como para la resolución de problemas reales complejos. Desde el punto de vista profesional, lo que se pretende es proporcionar a los alumnos todos los conocimientos prácticos de estadística avanzada para que los trasladen de una forma eficiente a sus áreas de trabajo diarias.

Esta formación global facilitará el acceso a puestos de trabajo altamente cualificados (en empresas u organismos públicos) y promocionará el trabajo en grupos multidisciplinares.
Si te interesa obtener más información, ponte en contacto con nosotros a través de emagister.com y recibirás el dossier informativo sin compromiso alguno.

Información importante

Bonificable: Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

Instalaciones y fechas

Dónde se imparte y en qué fechas

Inicio Ubicación
24 de octubre de 2017
Online
Inicio 24 de octubre de 2017
Ubicación
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Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

El objetivo principal del Máster es dotar al estudiante de las capacidades y destrezas necesarias para aplicar técnicas de análisis estadístico a la resolución de problemas reales de diversa índole, con el objeto de descubrir la información que contienen, generar predicciones, y comunicar de manera adecuada los resultados para elaborar conclusiones que faciliten la toma de decisiones en situaciones complejas. En particular, el alumno será capaz de: 1. Integrar los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para el análisis estadístico de datos; 2. Adquirir destrezas en la utilización correcta y racional del principal software estadístico (software R); 3. Poner en práctica los conocimientos adquiridos, aplicándolos a casos reales en el ámbito de las Ciencias

· ¿A quién va dirigido?

El Máster en Estadística Aplicada con R software: técnicas clásicas, robustas, avanzadas y multivariantes, se dirige a alumnos con diferentes grados de formación: Diplomados, Ingenieros Técnicos, Licenciados e Ingenieros Superiores, Graduados, estudiantes de posgrado, Doctores e Investigadores... en distintas áreas científicas.

· Requisitos

Conexión a Internet. Para poder acceder y por tanto obtener el título, será necesario que el alumno cumpla alguna de las siguientes situaciones: Acreditar o estar en posesión del título de Grado o titulación equivalente por una universidad española, o por estudios extranjeros equivalentes que den acceso a estudios de postgrado (titulación oficial). Excepcionalmente, mediante la acreditación de una notable experiencia profesional, de al menos 5 años, en el campo de actividades propias del curso, mediante certificado original de la empresa o documento oficial de vida laboral.

· Titulación

Título Propio Universidad Rey Juan Carlos de Madrid.

· ¿Qué distingue a este curso de los demás?

La Titulación Universitaria, el carácter Práctico y la tutorización real. Videotutoriales para facilitar a los alumnos la realización de las propuestas prácticas.

· ¿Qué pasará tras pedir información?

- Contactaremos preferentemente por teléfono - Enviaremos un email con los detalles del curso y enlaces de información y matrícula

Opiniones

J
Jorge Leandro Leporati
03/08/2017
Lo mejor Mi experiencia ha sido superadora ya que incorpore en mis conocimientos tecnicas robustas que nunca las habia utilizado y que realmente me serviran de aplicacion en problemas reales de la vida diaria. Lo recomendaria por ser un tema de mucha actualidad y aplicabilidad, hoy en dia si no haces estadística es un problema, la estadística esta en todas las ramas de la ciencia y ademas tenes la posibilidad de aplicarla con un software de ultima generacion como el R , que ademas es libre y gratuito sobre todas las cosas y con una gran gamma de metodos y herramientas estadísticas que muchos software no la tienen y que ademas estan bajo licencia.

A mejorar Nada.

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I
Iván Guerrero Meléndez
13/06/2017
Lo mejor Me ha resultado muy útil porque el contenido es interesante, tanto desde el punto de vista estadístico como desde el propio uso de R; es decir, se aprenden (o maduran, o consolidan en su caso) con profundidad técnicas y procedimientos estadísticos y matemáticos, y en paralelo como aplicación se maneja R en detalle avanzado, desarrollando scripts muy didácticos y perfectamente explicados en la teoría facilitada. La docencia es formidable. El material entregado para seguir el curso es magnífico, e incluso se aportan referencias a otros trabajos o papers muy interesantes para profundizar si se desea. La atención de Rosana, la tutora, es excelente, tanto por su disponibilidad para responder dudas como por su inmenso conocimiento de la materia. Todo un ejemplo de profesora genial.

A mejorar Todo está bien.

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R
Ricardo Palma Arestizabal
08/06/2017
Lo mejor Muy buena opción, superó mis expectativas. La experiencia ha sido muy provechosa, he logrado conocer más de métodos estadísticos a la vez de aprender a manejar R. El acompañamiento ha sido bueno, las respuestas en el foro son respondidas en forma rápida (incluso cuando pregunté por temas estadísticos que no correspondían a la materia que se estaba tratando).

A mejorar Nada.

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L
Luis Fernando Ramos Vargas
31/05/2017
Lo mejor Me ha parecido un máster bien organizado, y con el apoyo constante de la profesora Rosana se ha logrado la competencia. Considero que he aprendido la parte esencial del programa, así como también he podido incrementar mis conocimientos sobre la estadística. Yo recomendaría el Máster por la calidad en su organización, además de la seriedad de la empresa, que siempre resolvió dudas del Máster, y finalmente por la profesora que presento excelente disposición a atender nuestras dudas.

A mejorar Todo bien.

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C
Carolina San Martín
24/05/2017
Lo mejor Gracias a este máster he ampliado y afianzado mis conocimientos en estadística, además de aprender el manejo del Software R. El temario del máster abarca un gran abanico de técnicas estadísticas: desde estadística descriptiva hasta multivariante, siempre con el desarrollo de ejemplos prácticos. El acompañamiento docente ha sido excelente. Siempre ha habido una disponibilidad por parte del profesorado a resolver dudas de forma rápida, extensa y clara. Recomiendo este máster a todo aquel que quiera mejorar y ampliar sus conocimientos estadísticos, cualquiera sea su campo de trabajo. Además la ventaja de realizarlo a través de un software libre y gratuito como R, que ofrece gran variedad de análisis y salidas gráficas, hace del máster una gran curso.

A mejorar Nada.

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Su experiencia te será de mucha ayuda para decidirte.

¿Qué aprendes en este curso?

Estadística
SOFTWARE R
Estadística descriptiva
Programación
Variables categóricas
Graficos avanzados
Estadística multivariante
Cluster
Diseño experimental
Estadística inferencial

Profesores

Rosana Ferrero
Rosana Ferrero
Advanced Statistical Manager

Temario

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.

Información adicional

Todos los alumnos que realicen la preinscripción deberán presentar obligatoriamente la documentación siguiente:

Fotocopia del Documento Nacional de Identidad o equivalente.
Fotocopia compulsada/cotejada del Título de Grado o titulación equivalente por una universidad española o extranjera.