Login Register
  • 365 online
  • Avda. de la Innovación 1. Edificio BIC, 18016. Granada
  • +34 635 659 391
  • cursos@maximaformacion.es
Máxima Formación
  • Inicio
  • Formación
  • Blog
    • Data Science +R
    • E-Learning
  • Recursos
  • Conócenos
  • Matriculación online
  • Inicio
  • Formación
  • Blog
    • Data Science +R
    • E-Learning
  • Recursos
  • Conócenos
  • Matriculación online
InicioR SoftwareCurso de Machine Learning: Análisis Cluster con R

Curso de Machine Learning: Análisis Cluster 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

Especialízate en agrupación jerárquica y k-medias.

Un curso práctico con el que aprenderás aplicar una de las técnicas más populares en Machine Learning no supervisado: análisis cluster jerárquico y no jerárquico (k-medias) con R Software.

Mediante ejemplos prácticos, serás capaz de encontrar grupos de observaciones (clusters) que comparten características similares y aprenderás a descubrir patrones relevantes en grandes conjuntos de variables de manera rápida y sencilla.

  • 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 análisis de agrupación (análisis cluster).

 

Competencias

Competencias avanzadas y aplicables a tu día a día profesional.

Al finalizar el curso serás capaz de:

    • Reconocer patrones en los datos automáticamente, sin la necesidad de agrupaciones previas (Machine Learning no supervisado).
    • Analizar y representar gráficamente las relaciones entre múltiples variables creando grupos homogéneos de observaciones.
    • Interpretar y validar tus hallazgos para apoyar la toma de decisiones en tu organización o investigación.
    • 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 Machine Learning: Análisis Cluster 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 Machine Learning: Análisis Cluster con R se divide en cuatro bloques temáticos:

TEMA 1 | Introducción al Análisis Cluster y preprocesado de datos

  • ¿Qué es y para qué sirve el análisis cluster?
  • Diferencias entre cluster jerárquico y de partición.
  • Procedimiento de análisis.
  • Exploración y preprocesado de los datos con R.
  • Medidas de similitud/distancia.
  • Tendencia de agrupación.

 

TEMA 2 | Análisis cluster de partición por k-medias

  • Introducción al análisis cluster de partición.
  • Ventajas, desventajas y algoritmos alternativos.
  • ¿Cómo funciona el algoritmo de k-medias?
  • Análisis de k-medias con R.
  • Interpretación de los grupos.
  • Gráficos elegantes y avanzados.
  • Predicción de nuevos casos.

 

TEMA 3 | Análisis cluster jerárquico

  • Introducción al análisis cluster jerárquico.
  • Cluster aglomerativo vs divisivo.
  • Ventajas, desventajas y alternativas.
  • Métodos de vinculación entre grupos. ¿Cómo elegir el mejor método?
  • Análisis AGNES con R.
  • Interpretación del árbol de agrupación (dendrograma).
  • ¿Cuántos grupos elegir?
  • Gráficos elegantes y avanzados.

 

TEMA 4 | Validación de la agrupación

  • Validación de la agrupación por calidad y estabilidad.
  • Medidas de calidad externa.
  • Medidas de calidad interna.
  • Medidas de calidad relativa.
  • Medidas de estabilidad.
  • ¿Cómo elegir el mejor método y el número de grupos óptimo?
  • Conclusiones finales. Limitaciones del análisis cluster.


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

Conócenos

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.

Enlaces rápidos

  • Formación
  • Blog: Data Science +R
  • Recursos
  • Matriculación online
  • Formación bonificada

Contacto

  • Avda. de la Innovación 1. Edificio BIC, 18016. Granada
  • +34 635 659 391
  • cursos@maximaformacion.es
  • Formulario de contacto

Síguenos en redes sociales

Footer logo
Copyright 2020 — Máxima Formación
  • Aviso legal y condiciones
  • Política de Privacidad
  • Política de Cookies
  • Pagos
  • Contacto
Search

CONFIGURACIÓN DE COOKIES

Cookies Esenciales: Imprescindibles para que la web funcione correctamente.

Cookies Analíticas: Nos ayudan a conocer el comportamiento agregado (no individual) de nuestros visitantes.

Cookies Publicitarias: Nos ayudan a conocer el rendimiento de las distintas campañas publicitarias, y ayudan a personalizar anuncios.

La entidad responsable del tratamiento es MÁXIMA FORMACIÓN, SLU. La finalidad del registro es prestar los servicios ofrecidos a través de la web o atender otros tipos de relaciones que puedan surgir con Máxima Formación como consecuencia de las solicitudes, gestiones o trámites que el Usuario realice mediante la web, así como la gestión del envío de información y comunicaciones comerciales a solicitud del usuario.

Los datos no se cederán a terceros salvo en los casos en que exista una obligación legal. En todo caso, los datos que nos facilitas están ubicados en servidores cuya sede se encuentra dentro del territorio de la UE o gestionados por Encargados de Tratamiento acogidos al acuerdo “Privacy Shield”, aprobado por el Comité Europeo de Protección de Datos.

La base legal para el tratamiento de sus datos se basa en el consentimiento otorgado al completar cualquiera de los formularios que dispone la Empresa.

Los usuarios tendrán derecho a acceder, rectificar, suprimir los datos y derecho al olvido, así como otros derechos, como se explica en la información adicional. Si no facilita los datos solicitados como obligatorios, puede dar como resultado no poder cumplir con la finalidad para los que se solicitan.

Puede consultar la información adicional y detallada sobre Protección de Datos en la siguiente dirección política de privacidad

CONFIGURACIÓN DE COOKIES

Cookies Esenciales: Imprescindibles para que la web funcione correctamente.

Cookies Analíticas: Nos ayudan a conocer el comportamiento agregado (no individual) de nuestros visitantes.

Cookies Publicitarias: Nos ayudan a conocer el rendimiento de las distintas campañas publicitarias, y ayudan a personalizar anuncios.

La entidad responsable del tratamiento es MÁXIMA FORMACIÓN, SLU. La finalidad del registro es prestar los servicios ofrecidos a través de la web o atender otros tipos de relaciones que puedan surgir con Máxima Formación como consecuencia de las solicitudes, gestiones o trámites que el Usuario realice mediante la web, así como la gestión del envío de información y comunicaciones comerciales a solicitud del usuario.

Los datos no se cederán a terceros salvo en los casos en que exista una obligación legal. En todo caso, los datos que nos facilitas están ubicados en servidores cuya sede se encuentra dentro del territorio de la UE o gestionados por Encargados de Tratamiento acogidos al acuerdo “Privacy Shield”, aprobado por el Comité Europeo de Protección de Datos.

La base legal para el tratamiento de sus datos se basa en el consentimiento otorgado al completar cualquiera de los formularios que dispone la Empresa.

Los usuarios tendrán derecho a acceder, rectificar, suprimir los datos y derecho al olvido, así como otros derechos, como se explica en la información adicional. Si no facilita los datos solicitados como obligatorios, puede dar como resultado no poder cumplir con la finalidad para los que se solicitan.

Puede consultar la información adicional y detallada sobre Protección de Datos en la siguiente dirección política de privacidad

En Máxima Formación utilizamos cookies propias y de terceros con finalidad analítica y publicitaria. En nuestra política de cookies te contamos cuáles usamos y cómo desactivarlas si quieres.       Configurar / RechazarAceptar todas