Curso de Machine Learning: Análisis Cluster con R

Name: Curso de Machine Learning: Análisis Cluster con R
Brand: Máxima Formación
SKU: MF000367
Price: 490 EUR
Availability: InStock

Especialízate en agrupación jerárquica y k-medias

Duración60 horas (6 sem)

Precio490 €

InicioTodo el año

Plazo de MatrículaAbierto

Aplica una de las técnicas más populares en Machine Learning no supervisado: el análisis clúster jerárquico y no jerárquico (k-medias) con R Software. Encuentra grupos de observaciones (clústers) que comparten características similares y descubre patrones relevantes en grandes conjuntos de variables de manera rápida y sencilla.

Contenidos del curso

Actualizados, campus virtual accesible las 24 horas y en español

Curso de Machine Learning: análisis clúster con R

TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS CLUSTER Y AL 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 CLÚSTER 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 clúster 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.
• Personalizar y guardar gráficos.
• El cuarteto de Anscombe.

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 clúster.

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.

SOFTWARE DE CÓDIGO ABIERTO
Con un entorno de trabajo flexible que permite ampliar funciones personalizadas para resolver necesidades específicas de tu proyecto.
REPRESENTACIÓN GRÁFICA EN ALTA CALIDAD
Incluye infinidad de gráficos personalizables y exportables a cualquier formato visual, estáticos y dinámicos.
PRECISIÓN Y RIGOR EMPÍRICO
Con R obtienes respuestas concluyentes y resultados confiables eliminando los errores de cálculo y las imprecisiones.
EL MAYOR CATÁLOGO DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS
Analiza cualquier tipo y volumen de datos con una extensa gama de técnicas estadísticas: clásicas, robustas, avanzadas y multivariantes.
SIMPLIFICA TU DESEMPEÑO
Con R Software tu desempeño con los datos es más ágil y eficiente. Ejecuta todas las tareas de un Científico de Datos en un único entorno de trabajo.
DATOS REPRODUCTIBLES Y ACCESIBLES
Su función RMarkdown te garantiza la accesibilidad, la trazabilidad y la reproducibilidad de tus datos de por vida.EL MAYOR CATÁLOGO DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS

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CEO de Máxima Formación

"Aplica técnicas de Machine Learning no supervisado en tu día a día profesional."

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Curso de Machine Learning: Análisis Cluster con R

Gustavo Biedermann Economista

El Máster permite especializarte en un campo muy demandado actualmente como lo es el Machine Learning. Así también, te ofrece un complemento a tus estudios para diferenciarte en el mercado laboral y reorientar tu carrera.

Destinatarios

Para profesionales del análisis de datos interesados en integrar técnicas de Machine Learning en sus proyectos
y profundizar en las técnicas de análisis de agrupación (análisis clúster).

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

Conocer los fundamentos del preprocesado de datos.
Conocer las aplicaciones de los diferentes análisis clúster.
Dominar el análisis clúster de partición por k-medias y el jerárquico.
Interpretar dendrogramas.
Aprender a validar agrupaciones por calidad y por estabilidad.
Reconocer patrones en los datos con técnicas de Machine Learning no supervisado.
Crear gráficos de alta calidad para comunicar los resultados de los análisis.

Competencias

Con aplicación directa a tu día a día profesional

Al finalizar el Curso de Machine Learning: análisis clúster con R 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, una de las competencias profesionales más demandadas en el mercado laboral de la Ciencia de Datos.

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

Enfoque práctico

La práctica hace al maestro

El Curso de Machine Learning: análisis clúster 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.

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

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.

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 a este curso, no se establece ningún requisito.

Cómo matricularse

Con la garantía de Confianza on-line.

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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