El curso Matemáticas Aplicadas y Estadística para el Análisis de Datos (con R) te ofrece la oportunidad de adentrarte en un sector en auge donde la capacidad para interpretar y analizar datos es esencial. En un mundo impulsado por la información, las empresas buscan profesionales capacitados que puedan transformar datos en estrategias efectivas. Con este curso, adquirirás habilidades en estadística básica y análisis de datos, profundizarás en modelos de regresión y clasificación, y explorarás el análisis de conglomerados y series temporales. Aprender a utilizar R, un potente software estadístico, te permitirá destacar en un mercado laboral altamente competitivo. La formación online te brinda la flexibilidad necesaria para aprender a tu ritmo, asegurando que desarrolles competencias valiosas que te diferenciarán en el ámbito profesional. Únete a nuestro programa y conviértete en un experto en la interpretación de datos.
Matemáticas Aplicadas y Estadística para el Análisis de Datos (con R)
Big Data
40 h
Presentación
Objetivos
- Comprender los conceptos básicos de estadística aplicada al análisis de datos.
- Utilizar R para realizar análisis descriptivos y visualización de datos.
- Aplicar modelos de regresión para predecir y analizar variables.
- Implementar modelos de clasificación para categorizar datos eficientemente.
- Realizar análisis de conglomerados para identificar patrones en los datos.
- Explorar y analizar series temporales para predecir tendencias futuras.
- Interpretar resultados estadísticos para la toma de decisiones basada en datos.
Índice de contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA BÁSICA Y ANÁLISIS DE DATOS
Distribuciones de probabilidad
Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Preparación y análisis descriptivo de los datos
Análisis de valores perdidos y casos anómalos
Caso práctico: Preproceso de datos e inferencia estadística
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DE REGRESIÓN
Regresión lineal simple
Regresión lineal múltiple
Modelos lineales generalizados (GLM)
Árboles de regresión
Caso práctico: Construcción y evaluación de modelos de regresión
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS DE CLASIFICACIÓN
Regresión logística binaria
Regresión logística multinomial
Árboles de clasificación
Random forest
Caso práctico: Construcción y evaluación de modelos de clasificación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS Y SERIES TEMPORALES
Análisis de componentes principales (PCA)
Clasificación: Análisis discriminante
Clasificación: K-means
Series temporales: métodos de suavizado y descomposición temporal
Series temporales: métodos de predicción
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