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
Itziar Mincholé – Licenciada en Ciencias Físicas (propietario verificado)
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. (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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. (propietario verificado)
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. (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
Casi todas las técnicas aprendidas me han sido útiles en mi trabajo de investigación.
Abraham Francisco Jiménez Baena – Licenciado en Documentación. Granada (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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.