Curso de Machine Learning con R centrado en árboles de decisión y modelos ensemble para resolver problemas de clasificación y regresión de forma interpretable y predictiva.
Curso aplicado para estudiar relaciones entre variables y construir modelos de regresión lineal con R, cuidando supuestos, diagnóstico, selección de modelos e interpretación.
Curso especializado en PCA con R para reducir la dimensionalidad de datos multivariantes, detectar patrones y visualizar la información esencial de conjuntos complejos.
Curso práctico para diseñar experimentos, formular hipótesis y aplicar inferencia estadística con R, combinando ANOVA, diseños factoriales y métodos robustos.
Curso de aprendizaje no supervisado con R para descubrir grupos naturales en los datos mediante clustering, validando la calidad y estabilidad de las segmentaciones obtenidas.
Curso práctico para analizar y predecir series temporales con R, desde limpieza y diagnóstico hasta modelos ARIMA/SARIMA y validación de predicciones.
Curso práctico para aprender a analizar datos con ayuda de inteligencia artificial de forma segura, útil y preparada para el entorno sanitario actual. Incluye ética, RGPD/LOPDGDD, anonimización, limpieza, EDA, modelos sencillos, automatización, gobernanza, trazabilidad, ENDS/EHDS, nociones de HL7/FHIR, AI Act y ciberhigiene NIS2, con ejemplos anonimizados y enfoque responsable sobre datos sensibles.
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