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El objetivo principal de este estudiar datos complejos, evaluando el comportamiento conjunto de varias respuestas mediante técnicas de reducción de la dimensión de los datos y de ordenación. En los últimos años se han popularizado con el nombre de data mining, machine learning y big data, nombre que indica la capacidad de estas técnicas para extraer información a partir de una gran cantidad de datos como materia prima. 

¿Qué aprenderé?

  • Aprenderás técnicas de ordenación no restringida como el análisis de componentes principales (PCA), el análisis de correspondencia (CA) el análisis de escalamiento multidimensional métrico (MDS) y no métrico (NMDS) y árboles de regresión multivariado (MRT).
  • Aprenderás técnicas de ordenación restringida como el análisis de redundancia (RDA), el análisis de correspondencia canónica (CCA). 
  • Aprenderás a seleccionar la herramienta que debes utilizar en cada caso, a evaluar sus supuestos, interpretar, representar e informar los resultados de manera adecuada.

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Descripción del curso (nivel básico, 4 semanas).

El objetivo de este módulo es introducir al alumno en la utilización del software estadístico R, realizar análisis de datos exploratorio para describir tus datos y construir gráficos avanzados. Discutiremos además el papel de la Estadística en la investigación científica, su potencial y sus limitaciones en el mundo actual.

¿Qué aprenderé?

  • Aprenderás a utilizar el software estadístico R y el editor de texto RStudio.
  • Crearás tus propios códigos y funciones en R.
  • Publicarás tus resultados con R Markdown (en distintos formatos word, html, pdf, presentación).
  • Conocerás los diferentes tipos de objetos que hay en R.
  • Aprenderás a trabajar con distintos paquetes en R. 
  • Manipularás y gestionarás bases de datos en R. 
  • Realizarás análisis de datos exploratorios y gráficos en R.
  • Aprenderás a identificar y manipular datos extremos o atípicos (outliers) y datos ausentes (NA).
  • Aprenderás a seleccionar la herramienta estadística adecuada para análisis posteriores.

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Máster Estadística AplicadaEl Máster en Estadística Aplicada con R software: técnicas clásicas, robustas, avanzadas y multivariantes, se dirige a alumnos con diferentes grados de formación: Diplomados, Ingenieros Técnicos, Licenciados e Ingenieros Superiores, Graduados, estudiantes de posgrado, Doctores e Investigadores... en distintas áreas científicas.

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Descripción del curso (nivel intermedio, 4 semanas).

El objetivo de este módulo es introducir al alumno en la utilización de los árboles de decisión por medio del software estadístico R, realizar análisis de datos exploratorio pre-procesar conjuntos de datos y construir modelos de Árboles de Decisión. Aplicaremos modelos tanto para problemas de clasificación como para problemas de regresión.

¿Qué aprenderé?

  • Manipularas datos con la librería dplyr.
  • Conocerás como realizar un análisis exploratorio de los datos.
  • Aprenderás cómo tratar conjuntos de datos para prepararlos para modelar.
  • Conocerás los diferentes tipos de Árboles de Decisión que puedes crear.
  • Realizarás modelos basados en Árboles de Decisión, desde los más sencillos, hasta los más avanzados.

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