MÁSTER EN ESTADÍSTICA APLICADA PARA LA CIENCIA DE DATOS CON R SOFTWARE
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El Máster en Estadística con R software otorga una formación muy completa en técnicas de análisis avanzadas. Se ponen numerosos ejemplos de problemas de investigación con datos de distintos campos de estudio. El profesorado responde a todas las dudas que vayan surgiendo a lo largo del curso de una forma muy completa y documentada.
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La aportación en mi desempeño profesional ha sido espectacular. Ahora sé que herramientas tengo que utilizar y cuando tengo que utilizarlas para resolver o realizar proyectos de data science.
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El Máster me ha brindado el entender el contexto en el que podría aplicar una serie de herramientas estadísticas. Esto ha sido importante no solo para desenvolverme mejor en mis tareas sino a incluso pensar en desarrollar nuevos análisis. También en llevar más fácil la frustración ya que es recurrente quedar estancado.
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Master
Online
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1650h
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Duración
10 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
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Clases virtuales
Sí
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
Documentos
- Master-de-Estadistica-Aplicada-con-R-Software.pdf
Bonificable:
Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.
Instalaciones y fechas
Ubicación
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Inicio
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.
Opiniones
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El Máster en Estadística con R software otorga una formación muy completa en técnicas de análisis avanzadas. Se ponen numerosos ejemplos de problemas de investigación con datos de distintos campos de estudio. El profesorado responde a todas las dudas que vayan surgiendo a lo largo del curso de una forma muy completa y documentada.
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Valoración del curso
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Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 12 años en Emagister.
Materias
- Data mining1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Programación
11 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
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
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).
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