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InicioR SoftwareMáster de Estadística Aplicada con R Software

Máster de Estadística Aplicada con R Software

Profesores
Rosana Ferrero
Juan Luis López
Categoría:
Estadística/ R Software/

1900€


XII ed. Inicio Marzo 2021

¿Este Máster es para ti?

Pide más información aquí

Antes de firmar la solicitud debe leer la información básica de protección de datos que se presenta aquí

* Campos obligatorios

10 meses 66 ECTS
100% online
Vídeotutoriales prácticos
Título propio UNNE (Universidad Nebrija)
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Recursos gratis

Duración

10 meses – 66 ECTS

Precio

1900€

Inicio

Marzo 2021

Plazo de Matrícula

Abierto

Reserva tu plaza hasta el 5 de marzo – Próxima edición 2021

Pago inicial reserva de plaza: 700 €

Pago restante: 1200 €.

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.

Logo Software R ¿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 2021 (XII edición)

  • Créditos: 66 ECTS

  • Duración: 10 meses

  • 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

  • Mario G. – Médico (propietario verificado)

    hace 6 meses

    Este Máster aporta conocimientos para trabajar y crear base de datos propias, realizar análisis descriptivos básicos, gráficos simples y complejos, inferencia estadística y crear modelos complejos. He aprendido a trabajar con modelos complejos, crear regresiones lineales simples y complejas, modelos multivariantes ha sido muy útil y le sacaré mucho beneficio en el futuro.

  • Julio B. – Doctor en Química Analítica (propietario verificado)

    hace 6 meses

    Un máster exclusivo que profundiza con todo tipo de herramientas de alto nivel para la investigación estadística de datos cuantitativos y cualitativos a través del programa de software gratuito R. Me ha aportado todas las herramientas necesarias para hacer una investigación estadística educativa de calidad. Además, te permite ser autónomo y por tanto cualifica a cualquiera que lo curse para buscar e interpretar aquellos estudios que se necesitan para el análisis particular de cada investigador.

  • Domingo C. – Sociólogo y Trabajador Social (propietario verificado)

    hace 6 meses

    El Máster está bien enfocado para la resolución de problemas prácticos en estadística aplicada. Te prepara en el diseño y ejecución de sintaxis en R. Recomiendo el Máster porque el precio no es caro. Es una buena inversión. Quiero resaltar que las respuestas son casi inmediatas, y eso es bueno. En menos de 24 horas te contestan. Además, los materiales están bien organizados.

  • Samuel S. – Informático (Panamá)

    hace 6 meses

    Un máster que aborda temas actuales, enfatizando hacia las nuevas competencias. Recomiendo este Máster por la modalidad, accesibilidad, disposición, acompañamiento y el alcance temático. Un excelente paso para aquellos que buscan una formación vertical en la ciencia de los datos.

  • Valeriano José M. – Responsable de Gestión de Calidad

    hace 6 meses

    Este Máster me ha permitido abrir mis perspectivas al mundo del Data Science, aunque dispongo de conocimientos en la estadística por mi titulación universitaria, carecía de conocimientos en la programación en R. El personal docente ha sido un pilar importante, siempre estaban para resolver las dudas que surgían en el avance del Máster, ayudando siempre con alternativas y ejemplos para así poder dar una mayor visión a la resolución de la duda.

  • Carlos J. M – Estadista (propietario verificado)

    hace 6 meses

    Excelente Máster de especialización. Enfoque practico de la Estadística, y de todas y más actuales técnicas para el análisis de datos. Ahora puedo analizar la información sin estar perdido con grandes volúmenes de datos, y saber que técnicas debo de utilizar.

  • Javier S. – Graduado en Marketing e investigación de Mercados

    hace 6 meses

    El Máster me ha ayudado a estructurar todos los pasos de la estadística y a entender todos los métodos multivariantes con el software R, ya que es un método complejo que me había costado entender en otros sitios.

  • Fabián M. – Gerencia empresarial (Ecuador)

    hace 8 meses

    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

    hace 1 año

    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)

    hace 1 año

    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

    hace 1 año

    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

    hace 1 año

    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

    hace 1 año

    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

    hace 1 año

    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)

    hace 2 años

    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)

    hace 2 años

    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)

    hace 2 años

    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)

    hace 2 años

    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)

    hace 2 años

    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)

    hace 2 años

    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.

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