Modalidad: Online
60 horas (6 sem)
Todo el año
Aprende a evaluar y modelar las relaciones entre variables y a utilizar estos modelos para predecir con R Software. Crea gráficos de alta calidad, resume estadísticamente las relaciones y ajusta modelos de regresión lineal para múltiples variables.
El Curso de Análisis de correlación y regresión lineal con R, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).
¿Por qué es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es transformar el saber en habilidades prácticas avanzadas con aplicación directa a su operativa con los datos.
Nuestro programa formativo con enfoque práctico:
- Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño.
- Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares.
- Disfrutas de un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos, desde el primer día.
Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.
100% on-line y learn by doing.
Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:
- Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
- Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
- A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
- Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
- Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
- Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.
Para acceder a este curso, no se establece ningún requisito.
Destinatarios
Profesionales del análisis de datos interesados en comprender y aplicar los análisis de correlación y modelos de regresión lineal a datos reales complejos.
Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en:
- Desarrollar competencias avanzadas en el modelado de datos con R.
- Dominar la correlación simple y parcial, la regresión lineal simple y la regresión lineal múltiple.
- Diferenciar entre las diferentes variables concurrentes en los análisis de datos.
- Evaluar las relaciones y grados de asociación entre variables.
CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
Para un mejor aprovechamiento de la formación es recomendable tener conocimientos básicos previos sobre R Software.
Al finalizar el Curso de Análisis de correlación y regresión lineal con R tendrás competencias avanzadas para seleccionar y aplicar técnicas de modelado que estructuren y organicen tus datos para obtener los resultados esperados, y serás capaz de:
- Realizar de manera efectiva análisis de relaciones que apoyarán la toma de decisiones en tu organización o investigación.
- Maximizar tu interpretación, comprensión y comunicación de los resultados para sacar partido a tus datos.
- Evaluar con confianza tu investigación y la de otros, mediante la identificación de problemas, limitaciones y errores.
- Juzgar la confiabilidad, la validez y la generalización de los resultados.
- Dominar el lenguaje estadístico de R Software y RStudio, una de las competencias profesionales más demandadas en el mercado laboral de la Ciencia de Datos.
TEMA 1. CORRELACIÓN SIMPLE Y PARCIAL
- ¿Cómo medir las relaciones?
- Correlación simple: paramétrica y no paramétrica.
- Correlación parcial.
- Prueba de hipótesis para la correlación.
- Estimación de la potencia y tamaño de muestra.
- Correlación y causalidad.
- Asociaciones fortuitas.
- Factores de confusión.
- Cómo interpretar e informar los resultados.
TEMA 2. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
- Introducción al análisis de regresión.
- Supuestos del modelo lineal.
- Bondad de ajuste.
- Interpretación de los parámetros.
- Diagnóstico y validación.
- Identificación de outliers y valores influyentes.
- Predicción y estimación.
- Estimación de la potencia y tamaño de muestra.
- Cómo interpretar e informar los resultados.
TEMA 3. REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE
- Métodos de selección y comparación de modelos.
- Bondad de ajuste.
- Importancia relativa de las variables explicativas.
- Interpretación de la interacción entre variables explicativas.
- Diagnóstico y validación. Multicolinealidad.
- Estimación de la potencia y tamaño de muestra.
- Predicción y estimación.
- Cómo interpretar e informar los resultados.
- Estrategias para construir modelos más avanzados
Claustro docente
El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.
En este Máster contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de dos docentes expertos que van compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el sector de la Ciencia de Datos:
Rosana Ferrero
Data Scientist con más de 10 años de experiencia en consultoría, investigación y docencia.Colabora en proyectos de diversos centros de investigación como el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), CAPES-PUC, IAS-CSIC y LINCGlobal. Asesora y consultora en Biomáxima.
Juan Luis López
Analista de datos con certificaciones en Data Visualization with ggplot2, Data Analysis in R y Machine Learning Toolbox.
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