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InicioR SoftwareCurso de Análisis de componentes principales (PCA) con R

Curso de Análisis de componentes principales (PCA) con R

Profesores
Rosana Ferrero
Juan Luis López
Categoría:
Estadística/ R Software/

390€

6 semanas
100% on-line
En español

Reserva abierta
Cursos especializados

Duración

6 semanas

Precio

390€

Inicio

15 de Febrero de 2021

Reserva de plaza

Hasta el
5 de Febrero de 2021

Descripción del curso

Reduce la complejidad de tus datos con Data Mining.

Un curso práctico con el que aprenderás a detectar los patrones clave en tus conjuntos de datos e identifica qué variables contribuyen en mayor medida a su variabilidad.

Serás capaz de simplificar y representar de manera óptima un conjunto de múltiples variables numéricas, correlacionadas entre sí, mediante una técnica fundamental del Data Mining de reducción de la dimensión.

  • Inicio: consulta el calendario de convocatorias
  • Duración: 6 semanas
  • Metodología: 100% on-line
  • Enfoque práctico: Learn by doing
  • Plazas: limitadas

 

Destinatarios

Este curso práctico está orientado a investigadores y profesionales del análisis de datos que desean descubrir patrones ocultos en grandes bases de datos. Se trata de técnicas comúnmente utilizadas en reconocimiento de imágenes, y muchos métodos de regresión utilizan los resultados del PCA para construir los modelos.

 

Competencias

Competencias avanzadas y aplicables a tu día a día profesional.

Al finalizar el curso serás capaz de:

    • Evaluar, modelar y visualizar gráficamente las relaciones entre múltiples variables para disminuir su complejidad (reducir su
      dimensión): para apoyar la toma de decisiones en tu organización o investigación.
    • Identificar las variables más importantes y ordenarlas.
    • Resumir la información de un gran conjunto de variables en nuevas variables no correlacionadas que capturen la mayor variabilidad de los datos. Un paso necesario para, por ejemplo, realizar
      posteriormente modelos de regresión.
    • Predecir el comportamiento de nuevos casos o nuevas variables sobre el mapa de relaciones.
    • Dominar el lenguaje estadístico de R Software y Rstudio: una de las competencias profesionales más demandadas en el mercado laboral de la Ciencia de Datos.

 

Metodología e-learning

Con enfoque Learn by doing «aprende haciendo»

El Curso de Análisis de componentes principales (PCA) con R es una formación práctica, intensiva y especializada impartida con metodología 100% on-line:

  • Tutorización personalizada
    Con el apoyo individualizado de un docente experto comprometido con tu aprendizaje.
  • Enfoque Learn by doing
    Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales desarrollados completamente en torno a R Software.
  • 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 la comprensión de los conceptos y en la capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos. Con certificado de finalización.

 

Requisitos de acceso

  • Curso especializado

Para un mejor aprovechamiento es interesante contar con conocimientos básicos sobre Estadística, R Software y RStudio.

Si necesitas iniciarte en el manejo de esta herramienta, te recomendamos el Curso de Introducción al Data Science con R

  • Reserva tu plaza on-line

Consulta el inicio de las próximas convocatorias en el calendario 2021.

Programa de contenidos

El Curso de Análisis de componentes principales (PCA)  con R se divide en tres bloques temáticos:

TEMA 1 | Introducción al Análisis de Componentes Principales (PCA)

Identificar patrones y reducir 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 cluster jerárquico

HCPC (Hierarchical Clustering on Principal Components).


Próximas convocatorias 2021
 

¿Este curso es para ti?

Pide más información aquí

Antes de firmar la solicitud debe leer la información básica de protección de datos que se presenta aquí

* Campos obligatorios

Sobre los profesores

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

Valoraciones

No hay valoraciones aún.

390€

6 semanas
100% on-line
En español

Reserva abierta
Cursos especializados

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Somos referentes en la capacitación de software libre aplicado a las áreas profesionales del Análisis de Datos (R Software) y la docencia e-Learning (Moodle). Formación 100% on-line con título homologado.

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