Curso avanzado de estadística multivariante con R y Python
What you'll learn
- Libro completo de regalo sobre Estadística Multivariante con 160+ páginas.
- Grupo privado para dudas.
- Técnicas multivariantes para el análisis de datos.
- Habilidades prácticas con R y Python para datos reales.
- Nuevas e impresionantes visualizaciones de datos multivariados en 2D, 3D y con movimiento.
- Conocimiento teórico sobre el espacio multivariante y propiedades útiles para llevar el conocimiento a la práctica.
- Todo sobre la forma de las distribuciones multivariantes.
- Inferencia multivariante.
- Cómo configurar un análisis de componentes principales (PCA).
- Cómo estimar e interpretar un Análisis Factorial Exploratorio (EFA).
- Estimar un problema de escalamiento multidimensional (MDS).
- Agrupar datos similares (o diferentes) con las técnicas de análisis de clúster.
- Clasificar datos multivariantes.
Requirements
- Los estudiantes deberán instalar el popular software R y RStudio sin costo (se proporcionan instrucciones).
- Sería útil si los estudiantes tienen algún conocimiento básico de estadística.
- No se requieren más conocimientos o habilidades específicas.
Description
Bienvenido al Curso avanzado de estadística multivariante con R y Python, donde encontrarás todo lo que necesitas para analizar datos del mundo multivariante tanto en R como en Python, los dos lenguajes de programación más utilizados de todo el mundo para el análisis de datos, y dos habilidades super solicitadas por las empresas en las ofertas de trabajo de Linkedin.
Además el curso viene con un REGALO DE BIENVENIDA que se trata de un Libro completo de más de 160 páginas de contenido sobre Estadística Multivariante!!!
Y tendrás acceso a un grupo privado para dudas para que no te sientas solo.
¿Qué vamos a aprender?
Empezaremos con el análisis exploratorio para ser capaces de describir y visualizar los datos de las muestras que tenemos. La visualización es importante para entender los datos, así que poder producir gráficos 2D y 3D es sin duda un requisito para poder hacer un correcto análisis multivariante.
Luego vamos a ver toda la teoría detrás de las variables aleatorias multivariantes y sus distribuciones respectivas.
También veremos los métodos de inferencia multivariante para obtener conclusiones más generales respecto al proceso que ha generado los datos de que disponemos y poder contrastar hipótesis respecto a su estructura.
Los métodos de componentes principales (PCA) y análisis factorial para reducir la dimensión y ver patrones que antes no se veían debido a la gran cantidad de datos, muy utilizados en el campo del Big Data para poder analizar datos en nuestras propias máquinas.
El escalado multidimensional (MDS) para cuando los datos disponibles no corresponden a variables sino a similitudes o semejanzas entre ellos.
Los métodos de agrupaciones que son clustering y clasificación para investigar si los elementos de nuestra muestra forman un grupo homogéneo o no, y poder clasificar nuevos datos que vengan en un futuro en uno de dichos grupos.
Y finalizaremos con los métodos de regresión lineal múltiple y regularización, para crear modelos de regresión cuando tenemos más de una variable explicativa.
Y todo esto con transparencias explicando toda la teoría, ejemplos y casos prácticos explicados al completo, todo el código fuente tanto en R como en Python y por supuesto ejercicios prácticos, cuestionarios, tareas, y material complementario para poder seguir el curso sin ningún problema y que al completarlo seas un experto del análisis de datos multivariante.
Who this course is for:
- Cualquier persona interesada en utilizar técnicas de análisis multivariante como base para la Minería de Datos, el modelado estadístico y Machine Learning.
- Profesionales de análisis cuantitativo de colegios, universidades o empresa, que buscan aprender nuevas habilidades de análisis de datos multivariados.
- Estudiantes universitarios que buscan trabajo en los campos de análisis predictivo, negocios, análisis de datos, y Data Science.
- Estudiantes graduados que deseen aprender más técnicas y enfoques de análisis de datos aplicados.
Instructors
- 4.6 Instructor Rating
- 3,992 Reviews
- 44,209 Students
- 14 Courses
Hola a todos, soy Eli, la creadora de Aprende con Eli. Soy una joven profesora apasionada del Análisis de Datos. Sobre mi formación, soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, ciudad en la que nací y crecí hasta que después de graduarme gané una beca para hacer el máster en la Universidad Carlos III de Madrid, España. Y luego, terminé haciendo el doctorado en la especialidad de Estadística. Actualmente me dedico a la investigación de métodos robustos de detección de atípicos, un campo que tiene muchísima importancia en Medicina, Neurociencia, Química, Geoquímica, Finanzas, entre muchos otros. Además de trabajar en investigación, soy profesora en la Universidad Carlos III de Madrid, donde tengo más de 10 años de experiencia impartiendo la asignatura de Estadística. He tenido alumnos de Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Industriales, Mecánica, Eléctrica, Administración de Empresas y ADE+Derecho. Me encanta todo lo relacionado con Data Mining, detección de atípicos, clustering, clasificación, regresión lineal, regresión logística, análisis discriminante, Machine Learning, Artificial Intelligence y Big Data, especialmente en R, Matlab o Python.
Sobre mí personalmente puedo decirles que también tengo una vena artística, me encanta tocar la guitarra, cantar covers, dibujar, escribir y la fotografía. Soy siempre muy positiva e intento no perder nunca la motivación por alcanzar mis objetivos. Y otra de mis pasiones es enseñar, ver que los estudiantes no solo "aprueban" sino que realmente aprenden. Eso me ha motivado crear estos cursos en Udemy, el saber que puedo enseñar la Estadística de una forma más práctica y más amena, porque a lo largo de mi experiencia docente he aprendido que los alumnos no suelen entender los conceptos porque no se explica a veces la conexión que hay entre todos ellos y el por qué es importante entenderlos.
Espero que te animes a pasar mis cursos y que te ayuden con tus objetivos académicos. En mi web Aprende con Eli, puedes obtener ¡2 libros gratis! Además encontrarás todos los cursos con descuento y un blog donde debatimos cosas interesantes como por ejemplo ¿cuál es la diferencia entre machine learning e inteligencia artificial?
¡Nos vemos en clase!
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¿Te interesa la Ciencia de Datos, los modelos estadísticos o la Inteligencia Artificial?
¿Te gustaría aprender a analizar datos con R o Python?
¿Necesitas ayuda para encontrar trabajo como científico o analista de datos?
¿Tienes problemas para poder avanzar en tu proyecto de Ciencia de Datos?
¿Quieres aprender sobre estas disciplinas y no sabes por dónde empezar?
Si has contestado que sí a alguna de estas preguntas, entonces has llegado al lugar correcto. En la academia online Aprende con Eli encontrarás las respuestas a todas tus inquietudes. Somos fieles defensores del aprendizaje en línea como una alternativa más económica y mucho más rápida y efectiva que la educación reglada o universitaria.
Brindamos herramientas de formación personal y profesional para aprender a tu ritmo, en cualquier lugar donde te encuentres, en el horario que mejor te venga, con todo el material disponible, incluyendo conceptos, teoría, ejemplos, casos prácticos explicados al completo, códigos tanto en R como en Python y por supuesto ejercicios prácticos, cuestionarios, tareas, y material complementario para poder seguir los cursos sin ningún problema y que al completarlos seas un experto del análisis de datos.
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