Duración
10 meses – 66 ECTS
Máster de Estadística Aplicada con R Software
Precio
1900€
Inicio
2020
Matrícula Abierta
Reserva abierta
Domina la Ciencia de Datos para resolver 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.
Área: Ciencia de Datos
Metodología: 100% online
Fecha de inicio: Marzo 2020 (X edición)
Créditos: 66 ECTS
Duración: 10 meses
Título propio universitario: Válido en la UE
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.
Somos proveedores de formación Data Science del CSIC
¿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.
Fabián M. – Gerencia empresarial (Ecuador)
El Máster en Estadística Aplicada con R Software, provee conocimientos para insertar de manera ágil y rápida en el uso de técnicas estadísticas para análisis y modelización. Lo que más me ha aportado son conocimientos, destrezas de técnicas de modelización estadística descriptiva y regresión lineal.
Oliver Martínez – España, Ingeniero Industrial Electrónico
Gran aportación en conocimiento estadístico para el desarrollo de tareas relacionadas con la toma de decisiones, tanto a nivel de dirección (Business Intelligence), como en el desarrollo de modelos para algoritmia de sistemas electrónicos. Metodología de aprendizaje sencilla, y contenidos muy completos.
María Dolores Yélamos – España, Grado en Matemáticas (propietario verificado)
Durante la carrera di Estadística, pero todo se quedó en conceptos teóricos y además ambiguos. Gracias a este Máster he podido entender cómo se llevan estos conocimientos a la práctica y muy importante, con contenidos actuales.
Montserrat Lozano – España , Analista de datos
R es el programa que utilizo habitualmente en mi puesto de trabajo. A través de este Máster he aprendido funcionalidades que no conocía y que puedo aplicar en mi día a día con mis clientes. Además, he reforzado algunos conocimientos estadísticos que creía olvidados y he ampliado otros tantos.
Juan Carlos Rol – España, Ingeniero Civil
Gracias a este Máster conseguí mejorar la forma en la que establecía relaciones entre distintas variables. Antes sólo me fijaba en un único factor, y ahora los modelos que genero son más sólidos. Este Máster te permite aprender estadística avanzada y emplear una herramienta de gestión de datos con infinitas posibilidades (R Software).
Ana Muñoz – España, Científica Titular
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.
Liliana Alonso – España, Ciencias Actuariales y Financieras
Máster muy completo y muy práctico, destacando la introducción y profundización a R software, aplicando diferentes técnicas estadísticas. Lo que más me ha aportado para mi desarrollo profesional es la profundización en modelos avanzados (Modelo Lineal, Modelo Lineal Generalizado, Modelo Aditivo, Modelo Aditivo Generalizado, Modelo Mixto). Es un Máster en el que adquieres de forma rápida y sencilla conocimientos estadísticos y su aplicación en entorno R software. Es muy gratificante ver cómo evolucionas tan rápidamente, pero requiere de tiempo y dedicación.
Álvaro Herce – Economista. España (propietario verificado)
El Máster cumple con las expectativas y con los contenidos que promete. Desarrolla, con especial atención al enfoque práctico, técnicas de análisis de datos univariante y multivariante, lo cual resulta muy útil para su aplicación en los campos en los que cada alumno desarrolla su actividad profesionalmente o académicamente.
Roxana Guadalupe- Docente investigadora. Argentina (propietario verificado)
El Máster me resultó sumamente de interés, cubrió todas mis expectativas. Me aportó nuevos conocimientos y herramientas que se requieren en mi trabajo de investigación. Me permitió profundizar y ampliar los resultados de una investigación en el que estaba trabajando y pude plasmarlos en un paper. La atención y explicaciones por parte de los profesores ha sido perfecta.
Xavi Serrano – Senior Digital Analyst. Japón (propietario verificado)
El Máster me ha permitido mejorar mis conocimientos de estadística a nivel teórico y a la vez, lo que más me interesaba, a saber aplicar dichos conocimientos de una manera práctica.
También me ha permitido aprender a usar R software, tenía muchas ganas y no he visto otros cursos que lo enseñen con tanta profundidad. Muy recomendado, eso sí, requiere dedicación, pero la satisfacción final es muy grande.
Laura Ascanio – Economista. España (propietario verificado)
Este Máster ha sido muy completo. Me ha aportado un conocimiento profundo en el software R, las diferentes posibilidades que ofrece, metodologías de resolución de problemas, tratamiento eficiente de los datos.
Wilfredo Bacilio – Economista. Perú (propietario verificado)
He logrado ordenar y profundizar mis conocimientos sobre el manejo de R, el ordenamiento metodológico y la teoría estadística, los cuales serán muy útiles en mi nueva línea profesional. Con este Máster serás capaz de aprender y desarrollar nuevas herramientas que te serán de gran utilidad en tu trabajo.
Alejandra Reyes – Ingeniera Química. Uruguay (propietario verificado)
Excelente metodología para poder comenzar a abordar el tema del software R, teniendo en cuenta las características de la curva de aprendizaje de dicho software, los resultados que se logran en 9 meses de capacitación es muy bueno. Esto se debe a la metodología y al staff de docentes que llevan adelante este curso. El acompañamiento es excelente en todo sentido.