Duración
600 hs. 60 ECTS
Máster de Estadística Aplicada con R Software 8ª ed 2019 (Matrícula Abierta)
Precio
1900€
Inicio
Marzo 2019
Matrícula
Hasta el 5 de Marzo
DESCRIPCIÓN
Este Máster con Título Propio de la Universidad Nebrija de Madrid es único en la oferta universitaria. Sus contenidos se desarrollan completamente en torno a R , la herramienta líder en el análisis estadístico de grandes volúmenes de datos y la representación gráfica de alta calidad.
Con este Máster podrás dar solución a los problemas reales que surgen en el análisis de grandes volúmenes de datos. Tanto la metodología como los contenidos se centran en la aplicación real, multidisciplinar y transversal de la Estadística en todas sus disciplinas científicas:
- Transforma los datos en conocimiento.
- Toma decisiones concluyentes basadas en datos complejos.
Objetivos
El objetivo principal del Máster dotarte de competencia en el manejo experto de R para dominar las técnicas de análisis estadístico más eficientes para que:
- Descubras la información útil que contienen los datos
- Generes predicciones
- Comuniques de forma adecuada los resultados
- Elabores conclusiones que faciliten la toma de decisiones en situaciones de análisis complejos.
Con este Máster aprenderás desde cero a planificar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos y a extraer conocimiento valioso aplicando diversas técnicas estadísticas:
- Clásicas
- Robustas (análisis de Outliers)
- Avanzadas
- Multivariantes (Data Mining y Big Data)
Para cursar con éxito este Máster no es necesario tener conocimientos previos de Estadística ni de programación en R.
Metodología
Conviértete en analista de datos experto con la experiencia de Máxima Formación. Somos garantía del máximo rendimiento del tiempo invertido:
- Estudia a tu ritmo 100% on-line.
- Tutorías personalizadas.
- Evaluación continua.
- Enfoque práctico sobre casos reales.
- Compromiso real con el aprendizaje del alumno.
Salidas profesionales
Según el XIII Informe Los + Buscados 2018 de Adecco el experto en Data Science es hoy uno de los perfiles profesionales más demandados. Al finalizar el Máster podrás desarrollar con competencia técnica demostrable las siguientes actividades profesionales:
- Científico de datos (Data Scientist)
- Analista de negocio
- Investigador
- Consultor analista
- Gestor de análisis de Big Data y Data mining
Con el Título propio de la Universidad Nebrija de Madrid, reconocido en toda la UE y convalidable en Latinomérica.
Somos proveedores de formación Data Science del CSIC
Destinatarios
Este Máster está destinado a Graduados, Licenciados y Doctorados universitarios interesados en alcanzar el perfil de experto en Ciencia de Datos para:
- Adquirir una visión global de los procesos estadísticos en el análisis de grandes volúmenes de datos complejos.
- Aplicar la Estadística 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).
PROGRAMA
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).
El Máster que estabas buscando, acreditado por la Universidad Nebrija
Requisitos para poder realizar la preinscripción y documentación obligatoria a adjuntar
Para obtener el título, el alumno deberá Acreditar o estar en posesión del título de Grado o titulación equivalente por una universidad española, o por estudios extranjeros equivalentes que den acceso a estudios de postgrado (titulación oficial) o bien acreditar al menos 5 años de experiencia profesional.
Para realizar la matrícula es necesario que nos envies la siguiente documentación a cursos@maximaformacion.es:
- Fotocopia del Documento Nacional de Identidad, pasaporte, cédula de ciudadanía o documento equivalente.
- Fotocopia compulsada/cotejada de la Títulación Universitaria.
- Debes completar y firmar la Autorización de Tratamiento de Datos Personales
- Debes completar y firmar la SOLICITUD DE ADMISIÓN
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.
Cristian Severina – Enterprise Risk Manager. Reino Unido
Este Máster no sólo enseña a codificar en R sino que provee los procedimientos estadísticos para manipular los datos en una forma rápida y eficiente. Los últimos módulos fueron particularmente interesantes para identificar las variables que contribuyen más a un resultado y también para la agrupación o formación de clústeres basados en los datos.
Este máster es muy pragmático, se aprende haciendo, codificando y cometiendo errores. El contendido es muy relevante para aquellos que quieran profundizar en la manipulación de datos. Es una forma de preparase para incorporar Big Data en nuestras profesiones. Cada pregunta realizada al equipo docente fue muy bien respondida en un tiempo razonable.
Rafael López Gómez – Actuario de Seguros. España
Es un Máster complicado, siendo fundamental dedicarle bastante tiempo y pensar mucho los ejercicios a realizar, pero si cumples estas premisas aprendes bastante tanto de lenguaje R como de Estadística Aplicada. He mejorado mis conocimientos de programación en R, lo que me da la posibilidad de tratar los datos y usar de manera más eficiente la cantidad de información que hoy en día tenemos. El acompañamiento docente ha sido de gran ayuda, respondiendo rápidamente a las numerosas dudas que tuve, aportándome ejemplos e incluso tutorías online cuando fue preciso. Recomiendo el Máster ya que en la actualidad vivimos en la era de la información y quien más quien menos gestiona bastante información en su día a día. El tratar de manera eficiente estos datos puede marcar la diferencia.
Juan Luis Vizuete Nadador – Data Scientist. España
Para llegar a poder ser un Data Scientist es necesario conocer los conceptos y modelos estadísticos fundamentales, así como la aplicación práctica de los mismos a través del lenguaje R. El Máster te aporta estas dos herramientas para poder conseguirlo. Lo que más me ha aportado el Máster es un conocimiento profundo y estructurado de los distintas técnicas estadísticas y su modo de aplicación práctica. El apoyo docente ha sido muy bueno. Siempre disponibles los tutores para resolver cualquier cuestión en un tiempo récord. Recomiendo el Máster por su alto contenido práctico y la calidad del material entregado.
Jorge José Zamora Cánovas – Profesor / Técnico en estadística – España
El Máster me ha permitido profundizar en mis conocimientos y aprender las técnicas más actuales. En mi trabajo me ha permitido tratar con mayor fluidez bases de datos y la información que necesitaba extraer de ellas. ¡El acompañamiento docente excelente! Tanto Rosana como Juan Luis están a tu disposición y resuelven las dudas que puedas tener rápidamente. En mi caso particular, recibí un trato muy profesional y humano. Recomiendo el Máster porque esta disciplina es de las más demandas en el mercado y si te gusta la estadística es muy útil para realizar cualquier tipo de investigación.
Celinda Doraliza Elizabeth Tahua – Investigadora operativa – Perú
El Máster está muy bien organizado, muy didáctico y con el soporte constante de los tutores, ha sido una experiencia enriquecedora. He logrado afianzar la practica con RStudio y a la vez reforzar la base teórica en Estadística sobre todo en Análisis Multivariado. Los docentes han estado pendientes de resolver las dudas de cada tema, inclusive cuando dejé de acceder al campus temporalmente por motivos de carga laboral, me arengaron a continuar y no dejarlo pendiente. En especial, en esta última etapa, su acompañamiento y apoyo fue fundamental para mí.
Pedro Apablaza Bastías – Oceanógrafo. Chile
El Máster ha sido una excelente herramienta para complementar el analista de datos pesqueros. El tema de estadística multivariante ha sido uno de los más interesantes. Destaco el compromiso de los profesores, rápidas respuestas a las dudas y excelente interacción tutor-alumno. El Máster me ha entregado una gran cantidad de herramientas en términos de manejo de software, ha mejorado mis habilidades en R y en términos estadísticos me ha entregado una amplia gama de paquetes que complementan y mejoran el análisis de datos.
Juan Andrés Peraira Pérez – Data Scientist Carrefour. España
El Máster ha sido muy práctico, en el se aprende mucho sobre Estadística Aplicada con R. El acompañamiento docente ha sido Inmejorable. Verdaderamente aprendes.
Desireé Valera Gran – Personal docente investigador. España
Este Máster es una gran oportunidad para reforzar conocimientos y aprender técnicas estadísticas específicas. En cuanto al equipo docente destaco su atención y el seguimiento constante de la evolución del aprendizaje. Recomiendo el Máster porque da una visión amplia de técnicas específicas avanzadas que suelen ser necesarios para el ámbito de la investigación
Juan P. Arrebola – Epidemiología y Salud Pública. Univ. Granada
Programa completo y orientado a la aplicación práctica de contenidos. Me ha reforzado el conocimiento sobre ciertas técnicas y aportado herramientas muy útiles para mi trabajo que no conocía. Algo que valoro mucho es el énfasis en el diagnóstico y validación de los métodos estadísticos. El temario es bastante completo, se plantea desde un punto de vista muy práctico y se proporcionan las herramientas necesarias para que el alumno se sienta seguro de estar aplicando correctamente las técnicas aprendidas.
Elena Millan – Analista de Negocio
El soporte docente ha sido excelente, sin este apoyo hubiera sido más complicado. Recomiendo este Máster por que es factible de hacer compatible con trabajo. Si te gusta la estadística es un buen curso para estar al día de la última tecnología.
Ignacio García Vicente – Analista de Riesgos
Me ha aportado aquellos conocimientos que un máster en Big Data se tratan de una manera más superficial, desarrollando unas mayores destrezas tanto en estadística como en el lenguaje R.
He avanzado en mis problemas de análisis de datos, resolviéndolos de una forma más técnica que antes de realizarlo.
Alejandro Meroño Ruiz – Strategy and Analytics Consultant. The Cocktail
Cursar el Máster ha sido una manera excepcional de complementar mis skills de analista digital. El bloque de estadística multivariante ha sido uno de los más útiles para mi desarrollo profesional. Lo recomiendo por la facilidad de poder aplicar los conocimientos en diferentes ámbitos.
Igor Omar Tovar Alcázar – Economista. Bolivia
El perfil de la profesora es muy alto y el programa está diseñado para enseñarte a utilizar la aplicación de herramientas estadísticas sofisticadas y de vanguardia.
Richard Buendia – Médico Internista, Endocrinólogo y Epidemiólogo clínico. Bogotá D.C.
El Máster es excelente, te permite adquirir los conocimientos de estadística de una forma completa, amena y práctica. Inclusive es aplicable a personas que no tengan un conocimiento profundo de estadística como profesionales del área de la salud.
Ricardo Palma Arestizabal – Santiago, Chile
Los temas que he aprendido han sido intereantes y aplicables. De hecho, los tópicos vistos en estadística descriptiva me sirvieron rápidamente (los usé antes de terminar el master), ahora último he utilizado análisis de Clúster.
Ana Morales González – Bióloga. Scottish Natural Heritage
Durante el Máster estaba trabajando en dos artículos científicos y me ha ayudado a realizar los análisis estadísticos necesarios. He conseguido más independencia y seguridad y gran soltura en el uso del lenguaje de programación de R.
Pablo Herrera – Ingeniero Ambiental. HolaLuz
Recomiendo el máster por dos razones: primero, es el único que combina estadística aplicada con R en castellano, a un nivel de detalle superior a los cursos habituales. Y en segundo lugar por la docente, cuyo nivel queda demostrado y marca la diferencia.
Carlos Pérez Izquierdo – Ingeniero Agrónomo. Univ. Murcia
El Máster me ha aportado independencia y las herramientas básicas para poder afrontar los análisis estadísticos que requiere mi trabajo, con relativa rapidez y sobre un programa en el que no tenía conocimientos previos.
Carlos Navarro – Profesor universitario. UAX
Excelente programa de postgrado que permite adquirir sólidas bases tanto en Estadística a un nivel avanzado, como el manejo con soltura de R. Excelente el trabajo de los tutores. Gran conocimiento de la materia, y rapidez en la respuesta.
Juan Manual Praena – Bioestadista. FISEVI
Este máster me ha abierto una nueva vía de análisis de los datos perdiendo el temor al uso de sentencias. Lo que más me ha aportado es el manejo de R, en particular R-Studio. La facilidad con la que se pueden redactar las sentencias hace que su manejo sea más ameno.
José Stefano Torrachi – Biólogo y Estadista. Univ. Católica de Cuenca
Recomiendo el Máster por el extenso conocimiento que se imparte dentro del tema estadístico y por el gran dominio docente en el manejo del programa R.
José Luis Gutiérrez – Estadista. ViewNext
Es un Máster a la altura del nivel profesional que exige la resolución de problemas en el trabajo. He aprendido a manejar con soltura el tratamiento de datos y a conocer en profundidad técnicas avanzadas para la investigación.
Mallerlyn Mota – Administración de Empresas. Marks & Spencer
Es la primera vez que realizo estudios a distancia, y fue una excelente experiencia. El Master está muy bien organizado y el contenido actualizado. Me ha aportado la confianza necesaria para tomar decisiones me ayudaran a avanzar en mi ámbito profesional.
Carlos Jesús Domínguez – Técnico Informático. Bankia
Recomendaría el Máster por ser apropiado a la ciencia de estudio y su ajustado precio. El acompañamiento docente ha sido perfecto. El Máster aporta una óptima base de conocimiento para introducirse en el mundo del análisis de datos.
Joan Úbeda Colomer – Personal investigador CC. Sociales. Univ. Valencia
Una formación completa y flexible. El Máster me ha permitido aprender una gran variedad de técnicas estadísticas para sacarle el máximo partido a mis datos, lo cual es fundamental para un investigador predoctoral. La atención de los profesores ha sido excelente.
José Otero – Licenciado en Biología. Ms. Cambio Global Universidad Técnica de Münich (Alemania). Córdoba, España
Ésta formación es un buen complemento a cualquier titulación científica. Desarrollar aptitudes para la minería de datos y la interpretación de resultados es esencial para el éxito en cualquier área científica.
Itziar Mincholé – Licenciada en Ciencias Físicas
Los temas de este máster son muy prácticos y útiles para un investigador y al impartirse con R como software estadístico, muy potente y accesible a todo el mundo, los conocimientos adquiridos puede ser aplicados desde el primer momento en el ámbito laboral.
Gustavo Vaca – Licenciado en Economía.
Recomiendo este Máster porque 1. Van a APRENDER temas y técnicas útiles y actualizadas que impulsarán su desarrollo profesional. 2. Se van a sentir respaldados a toda hora en el proceso de aprendizaje por el personal docente. 3. Tendrán un título de posgrado emitido por una universidad de prestigio (URJC)
Álvaro Camisón – Licenciado en Ciencias Ambientales
Este Máster introduce, de forma llana y alcanzable para todo el mundo (con un mínimo de dedicación, por supuesto) todos los conceptos y técnicas necesarias para iniciar una carrera práctica en la estadística aplicada avanzada.
Ana López Malvar – Grado en Biología. Universidad de Vigo, Misión Biológica de Galicia
La verdad es que tanto con los videotutoriales como con los foros, la atención del docente ha sido muy buena.
Luis Fernando Ramos Vargas – Psicólogo – Magister en Docencia Universitaria. Tacna, Perú.
Yo recomendaría el Máster por la calidad en su organización, además de la seriedad de la empresa, que siempre resolvió dudas del Máster, y finalmente por la profesora que presento excelente disposición a atender nuestras dudas.
Jorge Leandro Leporati – Estadístico. Universidad Nacional de San Luis. Villa Mercedes (San Luis), Argentina.
Lo recomendaría por ser un tema de mucha actualidad y aplicabilidad, hoy en día si no haces estadística es un problema. La estadística está en todas las ramas de la ciencia y además tenés la posibilidad de aplicarla con un software de última generación como el R, que además es libre y gratuito.
Iván Guerrero Meléndez – Licenciado en Ciencias Matemáticas. Experian – Madrid
El material entregado para seguir el curso es magnífico, e incluso se aportan referencias a otros trabajos o papers muy interesantes para profundizar si se desea.
Patricia Verisimo Amor – Doctora en Biología. Universidad de A Coruña. A Coruña
He disfrutado de un aprendizaje teórico-práctico muy completo tanto de las técnicas estadísticas clásicas como de las técnicas multivariantes más complejas.
Eduardo Morano Hernández – Licenciado en Ciencias Biológicas. Madrid
El acompañamiento docente ha sido excelente. Agradezco bastante su disposición para solucionar las dudas que iban surgiendo. Siempre con mucha paciencia y respeto. Sus respuestas ante las preguntas fueron rápidas, extensas y claras, sin escatimar en explicaciones.
Iker González Crespo – Licenciado en matemáticas y máster en Estadística. Madrid
Recomendaría este máster por su carácter práctico y por la comodidad de poder adaptarse a tu propio ritmo en caso de tener que trabajar a la vez. Se aplica la estadística a casos de la vida real, lo cual es realmente útil a la hora de desarrollar habilidades prácticas y abre puertas a nuevas oportunidades laborales.
Jonatan Arroyo Morón – Director Ecommerce. Barcelona
Mi experiencia ha sido la de un master donde realmente aprendes aquello que importa para la práctica pero es necesario estudiar y ser aplicado para sacar al máximo su potencial.
Maria-Tsampika Manoli – Bióloga. Madrid
Recomiendo el Máster porque se puede aprender el uso de R software y de Estadística aplicada en poco tiempo con uso de bibliografía y videos tutoriales y comentarios adicionales en el fórum.
Álvaro Rubio Cuadrado – Grado en Ingeniería Forestal. Madrid
Casi todas las técnicas aprendidas me han sido útiles en mi trabajo de investigación.
Abraham Francisco Jiménez Baena – Licenciado en Documentación. Granada
El Máster de Estadística Aplicada con el software R me ha brindado la oportunidad de cubrir un amplio espectro de competencias para dar respuesta al perfil de contratación de analista de datos que requieren las empresas a nivel nacional e internacional.
José Luis Loren – Digital Analytics Lead Europe, Russia & India Munich. Alemania
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.
Ana Isabel Martínez Serrano – Licenciada en Matemáticas. Madrid
Recomendaría el Máster principalmente por ser muy práctico y didáctico, cada tema está organizado de forma que vas aprendiendo trabajando directamente en R de una forma sencilla. Además, y es una de las causas por las que decidí hacer el Máster, te enseña a presentar los resultados dando conclusiones a implicarte en el proceso y el resultado.
Julen Oyon – Ciencias Actuariales. Bilbao
Mi experiencia con el Máster fue genial. Tanto el temario como los ejercicios propuestos y la profesora permiten aprender de forma continuada y gradual.
Tara Canelo – Licenciada en Ciencias Ambientales – Doctorando Universidad de Extremadura, Cáceres.
Una gran experiencia de doble sentido: la que adquieres y la que vives. Al principio parece muy complejo y difícil, pero a medida que vas avanzando lo complejo se vuelve interesante y lo difícil divertido.
Mercedes Ernesto Araujo – Graduada. Madrid
El acompañamiento docente ha sido muy bueno, no tardan nada en contestar tus dudas. Siempre están dispuestos a una tutoría on-line si la necesitas. Te explican los conceptos de otra manera si no entiendes los contenidos iniciales. Ponen muchas facilidades, muchos ejemplos.
Iván Estringana García – Diplomado en Estadística. Guadarrama
Los temas son muy interesantes y totalmente aplicables. El Master sirve para obtener un manejo apropiado de la herramienta que puede ampliarse con experiencia laboral o dedicando más tiempo a profundizar en conceptos más complejos.