Curso de Machine Learning: Análisis Cluster con R

Curso de Machine Learning: Análisis Cluster con R

Especialízate en agrupación jerárquica y k-medias

Duración60 horas (6 sem)

Precio490 €

InicioAgosto 2021

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.

CSIC

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

Convocatorias

Abierta 2021

El curso definitivo para dominar el análisis clúster con R:

Alfonso Lara

Alfonso Lara

CEO de Máxima Formación

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

Información personalizada

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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.

Últimas valoraciones de nuestros alumnos titulados

 
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.

Desireé Valera Gran

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

Desireé Valera Gran Doctora en Medicina.
Universidad Miguel Hernández.

Este Máster es una gran oportunidad para reforzar conocimientos y aprender técnicas estadísticas específicas, da una visión amplia de técnicas específicas avanzadas que suelen ser necesarias para el ámbito de la investigación. Del equipo docente destaco su atención y el seguimiento constante de la evolución del aprendizaje.

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.

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.

Fernando Caravaca (España)

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

Fernando Caravaca (España) Médico.
Hospital 12 de Octubre

Un Máster con un programa académico muy completo de análisis de datos con R software. Los ejemplos resultan de utilidad para entender mejor las técnicas y su aplicación.

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.

Jhon Alberto Gajardo (Chile)

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

Jhon Alberto Gajardo (Chile) Magister en Ciencias del Mar.
Universidad Católica del Norte

El Máster cumplió con mis expectativas, pude adquirir herramientas nuevas y poderosas desempeñar de mejor manera mi trabajo profesional. Me ha aportado muchísimo en estadística multivariada.

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.

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.

 

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.
Esquema

Contenidos del curso

Actualizados, multimedia 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.

 
 

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 a este curso se establecen los siguientes requisitos:

  • Alumnos españoles: Fotocopia del DNI.
  • Resto de alumnos: Fotocopia de documento de identidad, pasaporte o cédula de ciudadanía.

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.
  • Sequra (pago fraccionado).

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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