Duración
10 meses – 66 ECTS
1.900 €
10 meses 66 ECTS |
100% online |
Vídeotutoriales prácticos |
Título propio UNNE (Universidad Nebrija) |
Duración
10 meses – 66 ECTS
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
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.
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.
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: 22 de marzo ó 29 de abril 2021 (XII edición)
Créditos: 66 ECTS
Duración: 10 meses
Título propio universitario: Válido en la UE
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.
✔️ 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:
Este Máster está diseñado para Graduados, Licenciados, PhD y Doctorados universitarios interesados en alcanzar el perfil de experto en Ciencia de Datos y:
Realizamos gratuitamente las gestiones para la solicitud de la bonificación de la formación con Fundae.
Para realizar la reserva de matrícula y obtener el título, el alumno debes acreditar estar en posesión del:
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.
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.
Manejo de bases de datos en el software R. Programación.
Variables categóricas y numéricas. Estadísticos clásicos y robustos. Gráficos avanzados.
Pruebas paramétricas, no paramétricas y robustas.
Correlación simple, múltiple, parcial y robusta. Regresión lineal simple y múltiple. Selección de variables y transformaciones. Regresión robusta simple y múltiple.
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).
ANOVA uni y bi-factorial. Diseño experimental por bloques aleatorizados, Diseño de medidas repetidas, Diseño split-plot, Diseño anidado o jerárquico y ANCOVA.
Modelo lineal (LM), Modelo aditivo (AM), Modelo lineal generalizado (GLM) univariante, Modelo aditivo generalizado (GAM), Introducción al Modelo mixto (MM).
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.
Análisis de conglomerados (Clúster) jerárquico y no jerárquico.
Análisis discriminante (LDA) y Árbol de regresión multivariada (MRT).
Pruebas para diferencias multivariadas entre grupos (MANOVA, MRPP, ANOSIM, NPMANOVA, MANTEL).
Análisis de correspondencias (CA), CA sin tendencia (DCA), CA parcial (pCA), y CA canónico (CCA), Análisis de componentes principales (PCA), Análisis de redundancia (RDA).
TÍTULO PROPIO EXPEDIDO POR
Universidad Nebrija de Madrid
1.900 €
10 meses 66 ECTS |
100% online |
Vídeotutoriales prácticos |
Título propio UNNE (Universidad Nebrija) |
Carlos Abel Ormeño – Ingeniero Estadístico. Perú (propietario verificado)
El Máster ha reforzado y elevado los conocimientos elementales que tenía sobre el Software R y mi uso de técnicas multivariadas. El apoyo docente ha sido excelente, la totalidad de preguntas que formulé se me brindaron con respuestas detalladas y links donde profundizar mediante ejemplos.
Jean Ravarotto – Analista de Datos. España (propietario verificado)
El objetivo de este máster es entender para qué sirve cada técnica estadística y entender el cuándo y cómo aplicarla con el software R. En mi opinión el material soporte es muy completo y se explica muy bien cada tema de forma muy detallada. Además siempre se muestran varios ejemplos concretos que permiten aterrizar la teoría a casos prácticos.
Eva Castro – Data Science. España (propietario verificado)
Esta formación para mí ha sido muy útil en el desarrollo de mi trabajo, para aprender procedimientos estadísticos con R y enfrentarme a la modelización estadística con R.
Luz Dary Vanegas – Economista. Colombia (propietario verificado)
Es un Máster muy completo, la información está detallada y la aplicación en R. Dado que se ejecuta en línea, puedes programar tu tiempo para el estudio. Las dudas e inquietudes son solucionada muy rápido por los docentes y la retroalimentación de los trabajos es muy detallada.
Cinthia Noemí Ferreira – Profesora de Estadística. Paraguay (propietario verificado)
Excelente, aprendí muchísimo. Me ayudó a saber analizar los datos, generar esquemas mentales y dar conclusiones sobre los resultados. Los docentes han sido excelentes. Estoy eternamente agradecida por su apoyo.
Diego Heras – Profesor de Matemáticas. Ecuador (propietario verificado)
¡¡¡El máster es muy interesante!!! Se aprende mucho sobre el análisis de datos aplicados con R, con ejemplos aplicativos, material de estudio y tutorías. La atención de la coordinación y por parte de los docentes tutores es de primera. Recomiendo el máster porque se estudian conceptos desde lo más básico a lo más avanzado de una forma aplicativa.
Javier Conde – Docente investigador. España (propietario verificado)
Este Máster es apasionante para introducirte en el análisis de datos con R y conocer el amplio abanico de opciones que este software te ofrece. He logrado profundizar en los modelos de regresión y análisis multivariante, especialmente en la selección de variantes. Es un máster muy interesante sea cual sea tu ámbito profesional, en la era del dato y a las puertas del 5G, es importantísimo dominar herramientas y técnicas que te permitan explorar esos datos y poder tomar decisiones. Para investigadores conocer R es casi obligado, tus publicaciones ganarán en calidad y prestigio.
Rufino Paucar – Estudiante de Doctorado. Perú (propietario verificado)
Un Máster excelente, con un temario muy completo y bien organizado. He fortalecido mis conocimientos de estadística y del manejo del programa R, sobre todo en las técnicas multivariantes
Norma Concepción Vargas – Estadista. España (propietario verificado)
Mi Experiencia fue muy satisfactoria al tener la oportunidad de innovar mis conocimientos Estadísticos. Recomiendo este Máster porque 1) tiene un equipo Docente muy bueno y competente, que hace que sea ameno e interesante el desarrollo de cada tema 2) la Estadística es relevante en las diversas áreas profesionales donde se requiera describir y analizar datos.
Víctor González – Economista. España (propietario verificado)
Es un Máster con gran utilidad práctica. Me ha ayudado a adquirir y reforzar aspectos teóricos pero principalmente he aprendido a poder llevarlos a la práctica.
Gemma Moliné – Directora Financiera. España (propietario verificado)
Experiencia muy positiva. Tanto el contenido del temario como los videotutoriales y foro son de gran ayuda para aprender, seguir y completar el máster con éxito. Aprendes conceptos teóricos de estadística que los puedes ver en aplicaciones prácticas con R. He adquirido una visión mucho más amplia del análisis y visualización de datos y una herramienta muy útil para tratarlos.
Norberto Vera – Analista de Datos. Colombia (propietario verificado)
Este programa representa una gran oportunidad de avance profesional por el contenido actualizado en técnicas de análisis estadístico y el soporte académico que se brinda en el desarrollo del plan. He fortalecido mis conocimientos en estadística avanzada con el aprendizaje de técnicas robustas y análisis multivariados con uso del lenguaje R de forma muy práctica.
Manuel Encinas – Biólogo. España (propietario verificado)
Este Máster me ha brindado una amplia visión de R y los análisis estadísticos que se pueden realizar. El personal docente muy disponible y dispuesto a ayudar.
Jaume Civis. Técnico en nutrición animal. España (propietario verificado)
Muy indicado para mejorar los conocimientos estadísticos de una forma rápida y práctica y profundizar en el conocimiento de la estadística de una forma práctica. La estructura del temario da la posibilidad de asimilar muy bien los conocimientos adquiridos y aplicarlos a nivel de empresa. El Máster aporta los conocimientos necesarios para afrontar con garantías las dudas que puedan surgir.
Cristian Severina – Enterprise Risk Manager. Reino Unido (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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 (propietario verificado)
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.