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InicioR SoftwareCurso de Diseño experimental e inferencia con R

Curso de Diseño experimental e inferencia 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 Mayo de 2021

Matrícula

Solicita información

Descripción del curso

Diseña experimentos efectivos y pon a prueba tus hipótesis.

Un curso práctico con el que aprenderás a dominar los aspectos más importantes del diseño y análisis de experimentos con R Software.

Aprende a planificar, experimentar y analizar datos en tu investigación. Conoce técnicas estadísticas alternativas (no paramétricas y robustas) para datos que no se ajustan a los supuestos de los enfoques clásicos.

  • 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 cuya actividad requiere el diseño y análisis de datos experimentales.

 

Competencias

Competencias avanzadas y aplicables a tu día a día profesional.

Al finalizar el curso serás capaz de:

    • Diseñar experimentos efectivos para optimizar tu investigación. Determinar el tamaño de muestra necesario para detectar efectos significativos sin perder recursos.
    • Seleccionar la prueba de hipótesis correcta para tu investigación y evaluar sus supuestos.
    • Analizar datos utilizando técnicas estadísticas clásicas, modernas y robustas para tomar decisiones en tu organización o investigación.
    • Evaluar con confianza tus resultados y el de otros, estimar su potencia estadística y su tamaño de efecto.
    • Comunicar y representar de manera clara tus resultados.
    • 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 Diseño experimental e inferencia 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 Diseño experimental e inferencia con R se divide en cuatro bloques temáticos:

TEMA 1 | Introducción al diseño de experimentos

El diseño experimental en la actualidad.

  • Importancia del diseño y análisis de experimentos.
  • Revisión de conceptos importantes.
  • Etapas en el diseño de experimentos.
  • Tipos de diseño experimental.
  • Uso del Software estadístico R.

 

TEMA 2 | Comparación de dos tratamientos

Pruebas de hipótesis para dos muestras.

  • Diseño de comparación de muestras aleatorizadas.
  • Pruebas de significación.
  • Comparación de 2 muestras independientes.
  • Comparación de 2 muestras relacionadas.
  • Potencia estadística y estimación del tamaño muestral.
  • Alternativas al enfoque clásico: pruebas no paramétricas y pruebas robustas.

 

TEMA 3 | Comparación de varios tratamientos en un factor

Pruebas de Análisis de Varianza (ANOVA).

  • Bloques, replicación y aleatorización.
  • Comparación de más de 2 muestras independientes.
  • Comparación de más de 2 muestras relacionadas (medidas repetidas).
  • Comparaciones múltiples post hoc.
  • Potencia estadística y estimación del tamaño muestral.
  • Alternativas al enfoque clásico: pruebas no paramétricas y pruebas robustas.
  • Diseño completamente aleatorizado.
  • Diseño en bloques aleatorizados y cuadrados latinos.

 

TEMA 4 | Comparación de varios tratamientos en dos factores

Diseños factoriales.

  • Diseños factoriales o cruzados.
  • Diseños jerárquicos o anidados.
  • Diseño split-plot o de parcelas divididas.


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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