Advanced analysis of outliers in R and Matlab
What you'll learn
- ✍ All concepts related to Outliers and Robust Statistics
- 💻 Practical examples in R and Matlab, step by step
- 📚 The Free Book of Outliers with tips and tricks
- 🤓 What methods you should use in practice
- 🌎 Real dataset examples
- 🧧 Valid official certificate
- 🙌 The course is updated every month
- 🎁 Gift when finished
Requirements
- Basic statistical knowledge.
Description
Robust data analysis and outlier detection are crucial in Statistics, Data Analysis, Data Mining, Machine Learning, Artificial Intelligence, Pattern Recognition, Classification, Principal Components, Regression, Big Data, and any field related to the data.
With the course you will obtain the FREE BOOK ABOUT OUTLIERS with specific tips and tricks, and the summary of all the robust methods to detect them that will help you obtain accurate results and awsome data analysis.
Researchers, students, data analysts, and mostly anyone dealing with real data, should be aware of the problem with outliers (and outliers) and should know how to deal with this problem and what robust methods should be used. . The vast majority of Machine Learning algorithms are capable of detecting characteristics common to the majority of data, but many times they are confused or even ignore those atypical data, which should not be ignored in conditions where the security of people, such as the analysis of medical data, the world of the Internet of Things IoT, or risks and security in companies.
What would happen if a virus spread throughout the world because we ignored anomalous data? We would have a pandemic, like that of COVID19, which if the outlier signals detected by neural networks had not been ignored, we could have acted upon beforehand.
What would happen if we ignored any signal from a Smart City system? We could miss a gas leak.
What would happen if by ignoring an alarm, we miss a meteorite coming towards the earth? We would have to call Bruce Willis, to save us from Armageddon.
With this course you will be an expert in robust data analysis, in the detection and treatment of atypical data, both learning the theoretical concepts, and having at your disposal the algorithms implemented in a practical way with two different languages so that you can choose the one that best suits you: R-Studio and Matlab.
You will also have access to a community for questions, where all the students are and you can ask what you want about the analysis of outliers.
The example implementation codes are available to you in the open Github repository for you to download and use.
In addition, we have two sections of basic concepts that will help you to remember some notions necessary to understand atypical detection methods.
With this course you will be able to understand and know how to deal with one of the most important topics of today both academically, in the industry and in data analysis or machine learning. The examples will help you to visualize the importance of the analysis of outliers as well as a guide to carry out these analyzes yourself.
Who this course is for:
- Data scientist.
- Data analyst.
- Students.
- Researchers.
- Engineers.
Instructors
- 4.6 Instructor Rating
- 4,261 Reviews
- 46,594 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?
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