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InicioR SoftwareMáster de Estadística Aplicada con R Software

Máster de Estadística Aplicada con R Software

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

1900€


XII ed. Inicio Marzo 2021

¿Este Máster 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

10 meses 66 ECTS
100% online
Vídeotutoriales prácticos
Título propio UNNE (Universidad Nebrija)
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Duración

10 meses – 66 ECTS

Precio

1900€

Inicio

Marzo 2021

Plazo de Matrícula

Abierto

Reserva tu plaza hasta el 5 de marzo – Próxima edición 2021

Pago inicial reserva de plaza: 700 €

Pago restante: 1200 € (infórmate sobre facilidades de pago sin intereses).

Especialízate en análisis de datos avanzado y resuelve problemas estadísticos complejos en tu desempeño profesional.

Soluciona los problemas reales que surgen en tus proyectos con el análisis, la manipulación y la representación gráfica de grandes volúmenes de datos.

Con el MÁSTER DE ESTADÍSTICA APLICADA CON R SOFTWARE adquirirás competencias avanzadas en Estadística Aplicada y análisis de datos para dominar la Ciencia de Datos en tu desempeño profesional, sea cual sea tu área de trabajo o disciplina científica:

☑️ Diseña modelos de análisis complejos.

☑️ Resuelve problemas estadísticos avanzados.

☑️ Selecciona la técnica estadística adecuada para tus análisis (clásica, robusta, avanzada o multivariante).

☑️ Transforma los datos en conocimiento.

☑️ Toma decisiones concluyentes basadas en datos con el mínimo margen de error.

☑️ Aplica el Data Mining y el Machine Learning.

Logo Software R ¿Por qué R Software?

Porque es el lenguaje estadístico líder para el análisis, la manipulación de grandes volúmenes de datos y la representación gráfica de resultados en alta calidad. Además es open source.

El manejo experto de R software proporciona un conocimiento profundo de la actual Ciencia de Datos para diseñar y liderar proyectos de investigación estadística fiables y concluyentes.

Su potencia, robustez y transversalidad lo convierten en el software elegido por la comunidad científica internacional de las universidades, empresas, industrias e instituciones más prestigiosas del mundo. Su implantación ya ha superado a otras herramientas comerciales como SPSS, Statistics y SAS.

TITULACIÓN MÁSTER DE ESTADÍSTICA

El MÁSTER DE ESTADÍSTICA APLICADA CON R SOFTWARE impartido por Máxima Formación es un Título Propio expedido y otorgado por la Universidad Nebrija de Madrid.

  • Área: Ciencia de Datos

  • Metodología: 100% online

  • Fecha de inicio: Marzo 2021 (XII edición)

  • Créditos: 66 ECTS

  • Duración: 10 meses

  • Título propio universitario: Válido en la UE

Desde 2016 somos formadores en Data Science del CSIC

METODOLOGÍA DEL MÁSTER

La tutorización de calidad es nuestro valor diferencial

La metodología del Máster de Estadística es 100% online, pero no tiene un formato masivo.

SOMOS DIFERENTES, y muestra de ello son las excelentes valoraciones de nuestros alumnos titulados. 

Te garantizamos la tutorización de calidad por profesores expertos, el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares y el asesoramiento que necesitas para aplicar con éxito los conocimientos adquiridos en tus proyectos.

  • Metodología 100% online.
  • Enfoque práctico.
  • Estudio de casos de análisis reales.
  • Aprendizaje flexible sin horarios.
  • Clases audiovisuales paso a paso.
  • Contenidos propios siempre actualizados.

SALIDAS PROFESIONALES AL MÁSTER DE ESTADÍSTICA APLICADA

 

✔️ Mejora tu actual desempeño profesional aplicando el análisis de datos avanzado a tu día a día laboral.

✔️ Desarrolla tu carrera y ocupa puestos especializados en el área de la Ciencia de Datos con competencia técnica demostrable:

  • Científico de datos (Data Scientist).
  • Chief Data Officer.
  • Mánager o consultor Business Intelligence o Business Analytics.
  • Arquitecto de datos.
  • Ingeniero de datos.
  • Analista de datos (Data Analyst)
  • Analista de negocio.
  • Gestor Big Data.
  • Gestor Data Mining.
  • Investigador.

Valoraciones de alumnos titulados

¿A QUIÉN VA DIRIGIDO EL MÁSTER DE ESTADÍSTICA?

Este Máster está diseñado para Graduados, Licenciados, PhD y  Doctorados universitarios interesados en alcanzar el perfil de experto en Ciencia de Datos y:

  • Adquirir una visión global de los procesos estadísticos en el análisis de grandes volúmenes de datos complejos.
  • Aplicar la Estadística aplicada para resolver problemas de una forma eficiente en áreas de trabajo de diversa índole (científicas, industriales o sociales) y construir modelos analíticos y algoritmos.
  • Dotarse de habilidades especializadas en estadística, programación, visualización y comunicación, para dar explicación a los resultados obtenidos.
  • Ocupar puestos de trabajo nacionales e internacionales en empresas, administración e industrias, vinculados a proyectos de investigación, desarrollo e innovación (I+D+i).

Formación bonificable para empresas

Realizamos gratuitamente las gestiones para la solicitud de la bonificación de la formación con Fundae.

Requisitos de acceso

Para realizar la reserva de matrícula y obtener el título, el alumno debes acreditar estar en posesión del:

  • Título de Grado universitario o titulación equivalente por una universidad española, o
  • Titulación equivalente por estudios extranjeros que den acceso a estudios de Postgrado (titulación oficial).

Cómo formalizar la matrícula

Envía escaneada a cursos@maximaformacion.es la siguiente documentación:

ALUMNOS UNIÓN EUROPEA: Fotocopia del DNI y fotocopia compulsada del Título Universitario.

ALUMNOS LATINOAMÉRICA: Cédula de ciudadanía o Pasaporte y fotocopia apostillada del Título Universitario.

En ambos casos, completar y firmar la Autorización de Tratamiento de Datos Personales y la Solicitud de Admisión.

PROGRAMA DEL MÁSTER  DE ESTADÍSTICA

PRIMER MÓDULO – TÉCNICAS CLÁSICAS Y ROBUSTAS
15 ECTS – 3 Meses

Este módulo te ayudará a lidiar con datos complejos (muestras de pequeño tamaño, presencia de datos extremos o atípicos, el incumplimiento de los supuestos clásicos de la estadística -normalidad y homogeneidad de varianza-).

Comenzamos con una rápida introducción al Software R y a las herramientas de gestión y manipulación de bases de datos. Aplicarás herramientas de estadística descriptiva clásica y conocerás técnicas actuales de estadística robusta que te permitirán obtener resultados más fiables. Serás capaz de generar gráficos potentes para resumir los principales patrones de tus datos. Profundizarás en los contrastes de hipótesis (paramétricos, no paramétricos y robustos) con los que pondrás a prueba las preguntas de tu investigación.

Te enseñaremos a elegir la técnica más adecuada a cada caso para que saques el mayor partido a tus datos. Y por último veremos cómo informar de tus resultados estadísticos, aprenderás a detectar el alcance de tus resultados, la potencia estadística de tus análisis y cómo necesitas plantear tu estudio para obtener más chance de detectar efectos significativos.

  • TEMA 1. SOFTWARE R

Manejo de bases de datos en el software R. Programación.

  • TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Variables categóricas y numéricas. Estadísticos clásicos y robustos. Gráficos avanzados.

  • TEMA 3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Pruebas paramétricas, no paramétricas y robustas.

  • TEMA 4. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

Correlación simple, múltiple, parcial y robusta. Regresión lineal simple y múltiple. Selección de variables y transformaciones. Regresión robusta simple y múltiple.

SEGUNDO MÓDULO: TÉCNICAS AVANZADAS
15 ECTS – 3 Meses

Aprenderás diseños experimentales y modelos avanzados de análisis estadístico. Este módulo te permitirá analizar tus datos según su diseño experimental y crear diseños experimentales óptimos para responder a tus preguntas de investigación.

También utilizarás técnicas avanzadas de modelado para predecir comportamientos. Modelos aditivos (AM), lineales generalizados (GLM, de Poisson, Binomiales negativos y Logísticos), mixtos (MM) y sus combinaciones (GAM, GAMM, GLMM). Los modelos mixtos, que están tan de moda, permiten modelar varianzas no constantes, efectos aleatorios y datos correlacionados (temporales y/o espaciales).

  • TEMA 5. DISEÑO EXPERIMENTAL

ANOVA uni y bi-factorial. Diseño experimental por bloques aleatorizados, Diseño de medidas repetidas, Diseño split-plot, Diseño anidado o jerárquico y ANCOVA.

  • TEMA 6. MODELOS AVANZADOS

Modelo lineal (LM), Modelo aditivo (AM), Modelo lineal generalizado (GLM) univariante, Modelo aditivo generalizado (GAM), Introducción al Modelo mixto (MM).

TERCER MÓDULO: TÉCNICAS MULTIVARIANTES
30 ECTS – 3 Meses

Estas técnicas actuales se conocen como Big Data o Data mining y se han puesto muy de moda debido a su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y estudios donde tenemos múltiples variables respuesta (biomarcadores, perfiles de clientes, etc.).. Aprenderás métodos de clasificación automática o no supervisada como los Análisis Cluster y métodos de clasificación supervisada como el Análisis Discriminante y los Árboles de Regresión Multivariantes.

Aplicarás distintas técnicas probar si existen diferencias significativas entre grupos para un conjunto de variables respuesta (MANOVA, ANOSIM, ADONIS, MRPP, Mantel) y técnicas de ordenación y reducción de las dimensiones de los datos.

  • TEMA 7. CLASIFICACIÓN

Análisis de conglomerados (Clúster) jerárquico y no jerárquico.

  • TEMA 8. DISCRIMINACIÓN

Análisis discriminante (LDA) y Árbol de regresión multivariada (MRT).

  • TEMA 9. COMPARACIÓN MULTIVARIANTE

Pruebas para diferencias multivariadas entre grupos (MANOVA, MRPP, ANOSIM, NPMANOVA, MANTEL).

  • TEMA 10. ORDENACIÓN Y EXPLICACIÓN

Análisis de correspondencias (CA), CA sin tendencia (DCA), CA parcial (pCA), y CA canónico (CCA), Análisis de componentes principales (PCA), Análisis de redundancia (RDA).

TRABAJO FIN DE MÁSTER DE ESTADÍSTICA 
6 ECTS

TÍTULO PROPIO EXPEDIDO POR
Universidad Nebrija de Madrid


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

  • Jeanell W. – Bióloga

    hace 3 meses

    Este Máster me ha abierto las puertas a un nuevo espacio dentro de mi profesión. Ahora puedo ejercer con más seguridad la estadística y el análisis de datos como una especialidad dentro del campo de la Biología y en investigaciones a futuro.

  • Camila T. – Ingeniera química (propietario verificado)

    hace 4 meses

    El Máster presenta una buena oportunidad para ampliar el conocimiento tanto en estadística como en R software. Lo que me ha aportado este Máster es saber analizar y ser más crítica a la hora de tener información numérica.

  • Juan P. B. – Computador Científico y profesor en informática

    hace 4 meses

    Este Máster brinda herramientas prácticas para la solución de problemas estadísticos. El acompañamiento docente ha sido muy bueno.

  • Tomás J. – Software Development & Math (propietario verificado)

    hace 5 meses

    Este Máster sobrepasó mis expectativas, ya que no solo es un conocimiento académico. Desde el primer tema tuve una idea clara de cómo mejorar mis procesos y operación usando R Software. Altamente recomendado para cualquier persona que su pasión sea la Estadística, Matemática, Ciencia computacional o que su trabajo envuelva el manejo de datos con fines analíticos.

  • Jhon G. – Biólogo (propietario verificado)

    hace 5 meses

    El Máster cumplió con las expectativas que tenía al inicio, ya que pude adquirir herramientas nuevas y poderosas para poder desempeñar de mejor manera mi trabajo profesional. El Máster ha aportado muchísimo en relación con la estadística multivariada.

  • Kendy Boisrond – Instituto Nacional de Estadísticas (Chile)

    hace 5 meses

    El Máster de Estadística Aplicada con R Software es una de las mejores decisiones que he tomado, ya que me ayudó a diversificar y proyectar mi carrera profesional. Me apasiona jugar con los datos, y ahora creo que tengo el don de hacerles hablar y sacar provecho de éstos. Este Máster me entregó bastante herramientas para analizar mejor la información disponible, crear valor y tomar decisiones respaldadas en los datos. Con ello, uno se siente más profesional y seguro al momento de asesorar y presentar su opinión.

  • Aarón D. R. – Economista y estadista

    hace 5 meses

    El Máster es excelente aborda desde los temas básicos hasta avanzados desarrollados en el software R lo que le da más valor agregado al profesional en el análisis de datos.

  • Sara A. – Ingeniería hidráulica y de Recursos hídricos

    hace 5 meses

    El Máster perfecto si quieres asentar tus conocimientos en estadística y saber cómo emplearlos en el análisis de datos referidos a tu profesión. Me ha aportado confianza en mis capacidades para el análisis de datos y a perder miedo a un lenguaje de programación como R.

  • Ignacio M. – Economista

    hace 5 meses

    Me he vuelto a enamorar de la estadística gracias a Máxima Formación. Me ha permitido profundizar en la utilización de la estadística como herramienta analítica gracias al lenguaje R. Recomendaría este Máster, porque con su metodología poco a poco vas adquiriendo los conocimientos y al final del Máster te permite enfrentarte a un caso real sin ningún tipo de problema.

  • Macarena P. – Máster en Estadística y MBA (Chile)

    hace 5 meses

    El Máster ha ofrecido un conocimiento muy completo sobre estadística aplicada, partiendo desde lo básico y los supuestos a cumplir en cada análisis que, muchas veces, son obviados y pueden llevar a errores en la interpretación. Además, el material entregado es realmente un aporte, tanto en lo teórico como en lo práctico de programación en R Software. Recomendaría este Máster, porque es aplicado y desde un inicio te ves enfrentado a problemas de programación en R Software, lo que es muy cotizado actualmente en el mercado.

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