Duración
10 meses – 66 ECTS
1900€
10 meses 66 ECTS |
100% online |
Vídeotutoriales prácticos |
Título propio UNNE (Universidad Nebrija) |
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 €.
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: Marzo 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
1900€
10 meses 66 ECTS |
100% online |
Vídeotutoriales prácticos |
Título propio UNNE (Universidad Nebrija) |
Mario G. – Médico (propietario verificado)
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)
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)
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)
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
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)
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
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)
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.