Duración
10 meses – 66 ECTS
Máster de Estadística Aplicada con R Software
Precio
1900€
Elige fecha de inicio
22 de marzo ó 29 de abril 2021
Plazo de Matrícula
Abierto
Matricúlate y elige fecha de inicio:
Te ofrecemos la posibilidad de iniciar las clases en la fecha que mejor te convenga:
- PRIMERA CONVOCATORIA: inicio de clases on-line 22 de marzo de 2021
- SEGUNDA CONVOCATORIA: inicio de clases on-line 29 de abril de 2021
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.
¿Por qué R Software?
¿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.
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Área: Ciencia de Datos
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Metodología: 100% online
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Fecha de inicio: 22 de marzo ó 29 de abril 2021 (XII edición)
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Créditos: 66 ECTS
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Duración: 10 meses
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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
Wilmer Guzmán Arana – Ingeniero Zootecnista (Perú) –
Máster bien organizado (básico, intermedio, avanzado), con docentes con asesoría permanente. Gracias a los conocimientos adquiridos en este Máster he podido analizar adecuadamente los datos de mi tesis, analizar e interpretar los datos outliers y profundizar en los análisis de datos con técnicas multivariantes.
Ignacio Campos – Consultor de Geomarketing (propietario verificado)
El acompañamiento docente ha sido sabio, ágil y reactivo en todo momento. Recomiendo este Máster por su alta relación calidad/precio: la estructura y organización del temario, la calidad y síntesis de los contenidos (tutoriales, ejemplos, vídeos), la practicidad de la programación con R software, la formación del cuadro docente y los foros de discusión.
Samuel Saldaña – Informático Universidad Autónoma de Chiriquí (Panamá)
Oferta en estadística actualizada, con docentes competentes prestos a corresponder las inquietudes de los estudiantes. Han establecido una plataforma virtual de trabajo excelente, donde se pueden acceder distintos insumos, un acompañamiento muy competitivo de ambos tutores. La misma plataforma virtual permite ir abordando los avances de forma progresiva, de forma asíncrona, con la flexibilidad que requieren los profesionales con una agenda recargada. Los programas son muy buenos, y exigen diversas competencias transversales, recomiendo éste máster a todos los que desean aprender de forma comprometedora, actualizarse en las nuevas competencias y que no disponen de la facilidad de ir de manera presencial.
Juan Gavazza – Administración y Estadística
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. Destaco haber recorrido técnicas robustas y modelos avanzados, claramente son signos diferenciadores. En relación a los docentes, son brillantes no solamente por sus capacidades pedagógicas y la forma de estructurar los contenidos, sino también por su inmediata capacidad de respuesta.
Rosa A. – Docente de Estadística Univ. de Panamá
El máster está bien estructurado para lograr el inicio de trabajar con R. Con él he logrado procesar los datos de propósitos múltiples. Recomiendo el máster porque ha cumplido con lo ofertado.
Natalia R. – Estadística
Este Máster me ha permitido profundizar y desarrollar mis conocimientos en Estadística a través de métodos y técnicas avanzadas que nunca vi en el pregrado, y sobre todo, el manejo en R muy útil para tener un complemento fundamental en el desarrollo de soluciones a problemas reales.
René G. – Oficina Nacional de Estadística
Un programa que combina un sólido marco conceptual y la utilización de R para dotarnos con las herramientas necesarias para la ciencia de datos. He podido aumentar mi productividad en las tareas diarias, automatizando procesos que antes realizaba de manera repetitiva.
Juan A. R. – Profesor de Filosofía (propietario verificado)
Un buen maridaje de Estadística y software R, un nutritivo almuerzo de ciencia de datos. El acompañamiento docente, excelente.
Jeanell W. – Bióloga
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)
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
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)
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)
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)
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
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
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
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)
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.