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MÁSTER EN ESTADÍSTICA APLICADA PARA LA CIENCIA DE DATOS CON R SOFTWARE

Máxima Formación
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CUM LAUDE
4.9
141 opiniones
  • El programa es integral, aborda diversos aspectos y guía al estudiante paso a paso, creando fuertes bases conceptuales y rellenando posibles vacíos que se traen de otros cursos. Los resúmenes proporcionados son especialmente útiles para revisar y obtener respuestas de manera sencilla. Definitivamente, recomiendo este máster.
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  • Máster con una formación estructurada y personalizada que, de manera gradual, permite consolidar y ampliar conocimientos sobre estadística aplicada y ciencia de datos, haciendo uso de R Software. El planteamiento resulta atractivo y, además, permite hilar los conceptos teóricos con el análisis práctico de los datos con R.
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  • Conocer las distintas formas de analizar la investigación aplicada en el rubro de producción animal y poder realizar un correcto análisis y con ello, las correctas conclusiones. Además de lo específico de entender bien la unidad experimental, unidad observacional, réplica, medida repetida etc.
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Master

Online

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  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1650h

  • Duración

    10 Meses

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Campus online

  • Servicio de consultas

  • Tutor personal

  • Clases virtuales

Título Propio 100% online + Tutorías ilimitadas

Si te dedicas al análisis estadístico, buscas una formación completa, actualizada y con amplia salida laboral, está disponible ahora mismo mediante el catálogo formativo de Emagister, el “Máster en estadística aplicada para la ciencia de datos con R Software”, el mismo se realiza en modalidad online junto al equipo docente de Máxima Formación, y posee una duración flexible, estimada en diez meses.

Ahora estudiar es más sencillo, sin salir de casa, con todas las herramientas a tu alcance, un campus online es el que te permite acceder a los recursos de aprendizaje, clases virtuales, servicio de consultas y el contacto al tutor personal que el centro te ha asignado.
Esta formación te permite afrontar con seguridad, confianza y rigor científico cualquier reto estadístico y desarrollar competencias prácticas avanzadas para solucionar los problemas reales que surgen con el análisis, la manipulación y la representación gráfica de los datos en tu actividad profesional, adquiere competencias relevantes y realmente determinantes en el sector de la Ciencia de Datos.

Cuando estés listo, presiona en “Pide información”, un asesor de Emagister se comunicará contigo para asesorarte en el proceso de matriculación y así asegurar tu participación en la formación, no te quedes fuera, asegura tu cupo ahora.

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

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A tener en cuenta

Con este Máster adquirirás un conocimiento profundo de la Ciencia de Datos actual aplicada a la investigación y a la práctica profesional, y estarás capacitado para:

Diseñar modelos de análisis.
Comprender y modelar los datos.
Seleccionar la técnica estadística más adecuada para tus análisis (clásicas, robustas, avanzadas y multivariantes).
Resolver problemas estadísticos avanzados.
Transformar los datos en conocimiento.
Tomar decisiones basadas en datos con rigor científico.
Representar gráficamente tus resultados en alta calidad.
Garantizar la reproducibilidad de tus análisis.
Aplicar técnicas de Data Mining y Machine Learning.
Dominar el lenguaje de R Software.

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

Un Máster orientado a Graduados, Licenciados, PhD, doctorados universitarios, docentes e investigadores, interesados en:

Consolidar y ampliar sus conocimientos sobre Estadística Aplicada y Ciencia de Datos.
Adquirir habilidades prácticas avanzadas para extraer todo el potencial de los datos en su actividad profesional.
Afrontar cualquier reto estadístico, con independencia de su área profesional o nivel de complejidad.
Evolucionar en su desempeño con los datos y ganar libertad, seguridad, confianza y precisión en sus análisis de datos.
Dominar el lenguaje de R Software y sus paquetes con nivel experto.
El Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software es un programa de especialización único en la actual oferta formativa superior on-line en Ciencia de Datos.

Alumnos españoles: Título universitario.
Alumnos Unión Europea: Título universitario.
Alumnos extranjeros pertenecientes al Convenio de la Haya: Título universitario apostillado.
Alumnos extranjeros no pertenecientes al Convenio de la Haya: Título universitario debidamente compulsado por organismo oficial competente o por notario. En caso en que el título no esté en castellano deberá ir acompañado de una traducción jurada.

Título Propio expedido y otorgado por la Universidad Nebrija de Madrid.

El Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software, es un programa de especialización útil, relevante y práctico, impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).
Es único en la actual oferta formativa porque:
Con contenidos de elaboración propia, siempre actualizados y 100% en español.
Está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es transformar el saber en habilidades prácticas avanzadas con aplicación directa a su operativa con los datos.
Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño, con independencia de los conocimientos previos sobre Estadística Aplicada y R con los que inicies el Máster. Desde nivel cero a nivel experto.
Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares y en un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos adquiridos en tus proyectos, desde el primer día.
Incluye el estudio de casos reales con códigos de programación disponibles, para que puedas extraer conclusiones extrapolables a tus proyectos profesionales.

En las siguientes 48h un asesor académico de Máxima Formación contactará contigo para darte más detalles sobre la convocatoria académica en curso.

Es 100% on-line y learn by doing.
• Marca tu propio ritmo de aprendizaje.
• Tutorización sin límites y personalizada.
• Enfoque: aprender haciendo.
• Evaluación continua, fechas flexibles.
• Contenidos relevantes y de calidad.
• Recursos complementarios: audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.

Propios, actualizados y en idioma español.

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

Este Máster incluye:

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.

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: 60 €
• Legalización y apostillado: 50 €
• Envío del título fuera de España: 40 €

Máxima Formación S.L.U. es una entidad de formación:

- Certificada en normas ISO 9001; ISO 14001; ISO 27001
- Certificada por Confianza on-line.
- Sello Cum Laude de eMagister desde 2018 hasta ahora ininterrumpidamente.

On-line a través de la página web:
https://www.maximaformacion.es/masters/master-de-estadistica-aplicada-con-r-software/

Los alumnos tienen la posibilidad de abonar el importe de la matrícula eligiendo entre:
- Tarjeta bancaria.
- Transferencia.

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tienen becas

Usuario Emagister, Más de dos años

Responder

Respuesta de Daniel Adrian V. (Más de dos años)

si

Respuesta de ROXANA R. (Más de dos años)

NO. Estaría interesada en recibir una beca Gracias Saludos

Respuesta de Gonzalo D. (Más de dos años)

No

¿Es de verdad un máster oficial? Un máster universitario tiene, en España, 1500 horas.

Usuario Emagister, Más de dos años

Responder

Respuesta de Usuario Emagister (Más de dos años)

Hola, el Máster de Estadística Aplicada con R Software es un Título Propio de la Universidad de Nebrija, válido en toda la Unión Europea.

Respuesta de Olger Antonio G. (Más de dos años)

Hola. En mi caso, ya tengo una maestría oficial reconocida. Esta otra no me preocupa si es no aceptada pues se trata de un valor agregado a mi CV. Vivo en Costa Rica y desconozco las regulaciones españolas.

Respuesta de Usuario Emagister (Más de dos años)

Lo mejor es siempre ponerse en contacto con el centro directamente para averiguar ese tipo de cosas. Pero lo que yo veo es que muchas entidades no universitarias ofrecen titulos con el nombre de master por que me imagino que ello hace atractiva la oferta, pero la duración es muy variable. Ello puede traer problemas de homologación o convalidación para otros paises.

Respuesta de Usuario Emagister (Más de dos años)

No. No es oficial. Es un título propio.

Respuesta de Elena M. (Más de dos años)

Buenas; aun estoy esperando título. Pero sí, es oficial.

Opiniones

4.9
excelente
  • El programa es integral, aborda diversos aspectos y guía al estudiante paso a paso, creando fuertes bases conceptuales y rellenando posibles vacíos que se traen de otros cursos. Los resúmenes proporcionados son especialmente útiles para revisar y obtener respuestas de manera sencilla. Definitivamente, recomiendo este máster.
    |
  • Máster con una formación estructurada y personalizada que, de manera gradual, permite consolidar y ampliar conocimientos sobre estadística aplicada y ciencia de datos, haciendo uso de R Software. El planteamiento resulta atractivo y, además, permite hilar los conceptos teóricos con el análisis práctico de los datos con R.
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  • Conocer las distintas formas de analizar la investigación aplicada en el rubro de producción animal y poder realizar un correcto análisis y con ello, las correctas conclusiones. Además de lo específico de entender bien la unidad experimental, unidad observacional, réplica, medida repetida etc.
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100%
4.9
excelente

Valoración del curso

Lo recomiendan

Valoración del Centro

Alejandra Ruiz

5.0
05/08/2024
Sobre el curso: El programa es integral, aborda diversos aspectos y guía al estudiante paso a paso, creando fuertes bases conceptuales y rellenando posibles vacíos que se traen de otros cursos. Los resúmenes proporcionados son especialmente útiles para revisar y obtener respuestas de manera sencilla. Definitivamente, recomiendo este máster.
¿Recomendarías este curso?:

Manuel Uche

5.0
05/08/2024
Sobre el curso: Máster con una formación estructurada y personalizada que, de manera gradual, permite consolidar y ampliar conocimientos sobre estadística aplicada y ciencia de datos, haciendo uso de R Software. El planteamiento resulta atractivo y, además, permite hilar los conceptos teóricos con el análisis práctico de los datos con R.
¿Recomendarías este curso?:

Felipe Giachino

5.0
03/08/2024
Sobre el curso: Conocer las distintas formas de analizar la investigación aplicada en el rubro de producción animal y poder realizar un correcto análisis y con ello, las correctas conclusiones. Además de lo específico de entender bien la unidad experimental, unidad observacional, réplica, medida repetida etc.
¿Recomendarías este curso?:

Luis Eduardo Mella

5.0
03/08/2024
Sobre el curso: Logré implementar algunas ideas que he implementado a lo largo de los años en mis estudios académicos, que hacía en otros softwares como Stata, pero en R. Mirando la versatilidad que me proporciona la herramienta, así como la forma didáctica de aprender impartida en él puedo decir que ha sido una experiencia grata.
¿Recomendarías este curso?:

Francisco Pesante

5.0
02/08/2024
Sobre el curso: Me ha permitido conocer cómo aplicar los métodos clásicos estadísticos y aprender de las nuevas herramientas de ciencia de datos, para poder atender el gran volumen de información, así como acelerar el procesamiento, análisis y presentación de los datos.
¿Recomendarías este curso?:
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La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

  • Data mining
    1

    1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia

  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial
  • Programación
    1

    1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia

  • Diseño experimental
  • Graficos avanzados
  • Big Data
  • Regresión
  • Correlación
  • Cluster
  • Estadística multivariante
  • SOFTWARE R
  • Variables categóricas
  • Variables numéricas
  • Estadísticos clásicos
  • Análisis de datos
  • Data science
  • Datos en R
  • Inteligencia artificial

Profesores

Juan Luis López Garrancho

Juan Luis López Garrancho

Profesor del área Data Science con R

Docente experto en Estadística aplicada con R Software. Analista de datos, certificado en visualización de datos con R y herramientas tidyverse. Tutorización on-line y creación de recursos didácticos para el aprendizaje de la Ciencia de Datos.

Rosana Ferrero

Rosana Ferrero

Profesora del área Data Science con R

* Docente experta en Estadística aplicada para la Ciencia de Datos. * Doctora en Bioestadística. * Programadora en R Software. * Responsable del área de formación Data Science de Máxima Formación. * Investigadora científica en CAPES-PUC, IAS-CSIC, LINCGlobal.

Temario

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).

Información adicional

Somos formadores en el área Data Science del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).


Más información

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MÁSTER EN ESTADÍSTICA APLICADA PARA LA CIENCIA DE DATOS CON R SOFTWARE

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