Curso de Análisis de componentes principales (PCA) con R

Curso de Análisis de componentes principales (PCA) con R

Reduce la complejidad de tus datos con Data Mining

Duración60 horas (6 sem)

Precio490 €

InicioDiciembre 2021

Plazo de MatrículaAbierto

Detecta los patrones clave en tus conjuntos de datos e identifica qué variables contribuyen en mayor medida a su variabilidad. Simplifica y representar de manera óptima un conjunto de múltiples variables numéricas, correlacionadas entre sí, mediante Data Mining de reducción de la dimensión.

CSIC

Somos proveedores de formación en Data Science del CSIC desde el 2016

Convocatorias

Abierta 2021

El curso definitivo para adquirir competencias en Data Mining con R:

Alfonso Lara

Alfonso Lara

CEO de Máxima Formación

"Optimiza tu desempeño con el análisis exploratorio de datos, Data Mining y R Software."

Información personalizada

Contacta con nosotros y te llamamos

Gracias por solicitar información. Contactaremos contigo lo antes posible.

Destinatarios

Profesionales del análisis de datos interesados descubrir patrones ocultos en grandes bases de datos
con técnicas de Data Mining y aplicando el algoritmo PCA.

Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en:

  • Identificar patrones y reducir la complejidad de grandes conjuntos de datos
  • Analizar e interpretar un PCA.
  • Aplicar la herramienta exploratoria del análisis clúster jerárquico (ACJ – HCPC).
 

CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
Para un mejor aprovechamiento de la formación es recomendable tener conocimientos básicos previos sobre R Software.

Últimas valoraciones de nuestros alumnos titulados

 
Ariela Mariana

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

Ariela Mariana Bióloga

El acompañamiento docente es excelente, los tutores están siempre disponibles y dispuestos a responder las dudas que puedan surgir, las veces que sea necesario. El máster me ha brindado conocimientos prácticos para el análisis de datos que constituyen parte de mi trabajo diario, pudiendo extraer información concreta, de manera ágil y rápida.

Francisco Félix Zarzuela (España)

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

Francisco Félix Zarzuela (España) Técnico ambiental y bioestadístico.
Freelance

Honestamente, excelente. Me ha encantado el Máster y sobre todo la atención del profesorado. El material es muy completo, los ejemplos y los ejercicios de evaluación te hacen adquirir un conocimiento práctico muy útil.

Juan Gavazza (Argentina)

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

Juan Gavazza (Argentina) Administrador.
Poder Judicial de la Nación.

El Máster es excelente en todo sentido. Agregó valor a mi vida profesional, permitiéndome explorar más allá de las difundidas técnicas paramétricas y la regresión lineal.

Pablo Angulo

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

Pablo Angulo Consultor

¡¡¡El máster en estadística aplicada con R es excelente!!! Quede encantado de la calidad y nivel de especialidad de los docentes. Algunos problemas que he resuelto gracias al máster son: automatizar reportes con RMarkdown, análisis detallados de regresión avanzada y de estadística inferencia y creación de fórmulas alométricas.

Natalia Raffo (Colombia)

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

Natalia Raffo (Colombia) Estadística.
DATA360

Profundicé y desarrollé nuevos conocimientos en Estadística a través de métodos y técnicas avanzadas y sobre el manejo en R muy útil para el desarrollo de soluciones a problemas reales.

Carlos Jesús Megía

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

Carlos Jesús Megía Responsable de compras.
Mobelshops

Excelente Máster de especialización. Enfoque practico de la Estadística, y de todas y más actuales técnicas para el análisis de datos. Ahora puedo analizar la información sin estar perdido con grandes volúmenes de datos, y saber que técnicas debo de utilizar.

David Sánchez

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

David Sánchez Consultor informático y jefe de proyecto en sistemas Mes/Mom

Material muy variado en temas de estadística con ejemplos bien explicados. Con este máster ha aprendido a diseñar un experimento desde principio a fin, los métodos analíticos de exploración y correlación más usados y entender y sacar conclusiones de los gráficos.

José Luis Loren

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

José Luis Loren Digital Insights Manager.
Zooplus

Mi experiencia con el Máster ha sido en general muy buena. Sobre todo, me ha gustado la posibilidad de aplicar en mi trabajo desde el primer momento la mayoría del temario.

Liliana Alonso (España)

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

Liliana Alonso (España) Global Actuarial Trainee Program.
Mapfre

Adquieres de forma rápida y sencilla conocimientos estadísticos y su aplicación en el entorno R de software. La mayor aportación para mi desarrollo profesional es la profundización en modelos avanzados: lineal, lineal generalizado, aditivo, aditivo generalizado y mixto.

Ana Muñoz van den Eynde

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

Ana Muñoz van den Eynde Responsable de la Unidad de investigación CTS (CIEMAT).
Autora de La percepción social de la ciencia.

Merece la pena. Han sido 10 meses intensos, pero he aprendido mucho. Lo recomiendo. El acompañamiento docente impecable. Un máster online solo es útil si los profesores te ayudan, y han sido de gran ayuda.

 

Competencias

Con aplicación directa a tu día a día profesional

Al finalizar el Curso de Análisis Análisis de componentes principales (PCA) con R habrás desarrollado las competencias necesarias para hacer comprensible la información extraída en los conjuntos de datos, y serás capaz de:

  • Evaluar, modelar y visualizar gráficamente las relaciones entre múltiples variables para reducir su dimensión y complejidad.
  • Identificar las variables más importantes y ordenarlas.
  • Resumir la información de un gran conjunto de variables en nuevas no correlacionadas que capturen la mayor variabilidad de los datos.
  • Predecir el comportamiento de nuevos casos o nuevas variables sobre el mapa de relaciones.
  • Dominar el lenguaje estadístico de R Software.

Enfoque práctico

La práctica hace al maestro

El Curso de Análisis Análisis de componentes principales (PCA) con R, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).

¿Por qué es único?
Porque 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.

Nuestro programa formativo con enfoque práctico:

  • Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño.
  • Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares.
  • Disfrutas de un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos, desde el primer día.
Esquema

Contenidos del curso

Actualizados, multimedia y en español

 

Curso de Análisis Análisis de componentes principales (PCA) con R

TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA)

Patrones y reducción de la complejidad de grandes conjuntos de datos.
• Cuándo podemos aplicar un PCA y para qué.
• Cómo funciona el PCA.
• Análisis y preparación previa de los datos.
• Ejemplos de casos reales.

TEMA 2. CÓMO ANALIZAR E INTERPRETAR UN PCA

Valores propios, ejes principales y gráficos biplot.
• Formato de los datos y estandarización.
• Obtención de los valores propios y varianzas explicadas por los ejes.
• Selección del número de ejes (componentes principales) óptimo y obtención de la variabilidad explicada por cada uno.
• Gráfico de las variables y los casos. Círculos de correlación.
• Evaluación de la calidad de la representación.
• Descripción de las dimensiones identificadas.
• Detección de las variables que más contribuyen a explicar la variabilidad de los datos.
• Interpretación y publicación de los resultados.
• Ejemplos de casos reales.

TEMA 3. ANÁLISIS CLÚSTER JERÁRQUICO

• HCPC ( Hierarchical Clustering on Principal Components )
• Por qué HCPC
• Ejemplo de casos reales con variables continuas
• Generación de informes autmáticos

R Software: altas prestaciones para tus análisis de datos
R es la herramienta de análisis estadístico con la que lograrás
la máxima potencia, calidad, precisión y rigor empírico en tus análisis de datos.

 
 

Información sobre el CURSO

Claustro docente

El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.

En este Máster contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de dos docentes expertos que van compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el sector de la Ciencia de Datos:

Rosana Ferrero

Rosana Ferrero

Data Scientist con más de 10 años de experiencia en consultoría, investigación y docencia.Colabora en proyectos de diversos centros de investigación como el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), CAPES-PUC, IAS-CSIC y LINCGlobal. Asesora y consultora en Biomáxima.

Juan Luis López

Juan Luis López

Analista de datos con certificaciones en Data Visualization with ggplot2, Data Analysis in R y Machine Learning Toolbox.

Metodología

100% on-line y learn by doing.

Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:

  • Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
  • Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
  • A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
  • Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
  • Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
  • Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.

Contenidos y recursos

Propios, actualizados y en idioma español.

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

Este Curso incluye:

  • Lecciones en vídeo.
  • Lecciones en formato presentación (ppt/pdf).
  • Recursos complementarios descargables.
  • Foros de debate comunitarios con respuestas de tus tutores.

Centro de atención al estudiante (CAE):

Ponemos a tu disposición una línea telefónica para responder todas tus dudas y resolver cualquier problema que se te presente, durante y después de obtener tu Título académico con nosotros.

Diploma

Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.

Requisitos de acceso

Para acceder al Curso de Análisis de componentes principales (PCA) con R no se establece ningún requisito.

Cómo matricularse

Con la garantía de Confianza on-line.

Confianza online

Matricúlate on-line a través de esta web.

Si te surgen dudas durante el proceso, estamos a tu disposición en: cursos@maximaformacion.es | +34 635 659 391

Formas de pago

  • Tarjeta bancaria.
  • Transferencia bancaria.

Si quieres ampliar información sobre formas de pago o plantearnos tu caso particular, contacta con: Alfonso Lara | (+34) 635 659 391 | gerente@maximaformacion.es

 
 
UNA EXPERIENCIA ÚNICADescubre por qué más de 1000 investigadores del CSIC nos han elegido para desarrollar compoetencias prácticas avanzadas en Ciencia de Datos.
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