Certificado en Análisis Multivariado y Estadístico con R Studio y Power BI

Certificado en Análisis Multivariado y Estadístico con R Studio y Power BI Modalidad Online. Dos clases semanales en vivo por videoconferencias interactivas, una teórica y una práctica. Un fuerte componente práctico orientado a proyectos reales.
Duración: 8 semanas. Dedicación: 10 hs x semana. Carga Horaria: 32 Horas
En Argentina
Valor Promoción:
$32000 Pesos Argentinos

Otros Países
Valor Promoción:
$351 Dólares

Para los alumnos que se inscriban a Certificado en Análisis Multivariado y Estadístico con R Studio y Power BI desde el exterior de Argentina, este precio de promoción es aproximadamente de $351 dólares. Este valor puede variar según la cotización diaria que apliquen las plataformas de cobro PayU – PayPal.
Seleccione la fecha que desea comenzar la cursada. Vacantes Disponibles:
Plan de estudios del curso Certificado en Análisis Multivariado y Estadístico con R Studio y Power BI
La duración de cada clase es de 30 a 60 minutos dependiendo del tema, la cantidad de participantes y el nivel de intervenciones conseguido.
Los grupos de participantes son reducidos y de varios países hispanoparlantes. Lo que aporta diferentes visiones y la posibilidad de networking internacional.
Soporte docente por Grupo de WhatsApp, email y foro.
Objetivos
Integrar el Business Intelligence con la ciencia de datos y la estadística es posible gracias a herramientas como Power BI y R Studio con las cuales se pueden realizar análisis de datos más robustos y dinámicos que funcionen de insumos en la toma de decisiones de las organizaciones.
Programa académico
1. Análisis Estadístico
Estadísticas descriptivas en R Studio usando la librería dplyr – pastecs Y Power BI. (una clase de 2 hrs)
- Medidas de tendencia central (Media, Mediana, Moda)
- Medidas de dispersión (Varianza, desviación típica, Coeficiente de variación y de correlación)
- Medidas Posición (cuantiles, percentiles)
Detección multivariante de datos atípicos a través de técnicas y gráficas estadísticas. (una clase de 2 hrs) –
- Identificación de datos atípicos con rango intercuartílico
- Identificación de datos atípicos con la distancia de Mahalanobis
- Identificación de datos atípicos usando gráficos de boxplots y de correlación y de arañas.
2. Análisis Factorial – Multivariado
Análisis de correspondencia simple usando R Studio y Power BI (una clase de 2 hrs) – (2 casos Prácticos)
- Pruebas de Chi 2 cuadrado para la relación entre variables
- Análisis de tablas de contingencia
- Funcionamiento del análisis de correspondencias con la librería factorminer y factorextra usando R Studio y Power BI
Análisis de correspondencia múltiple usando R Studio y Power BI (dos clases de 2 hrs) – (3 casos prácticos)
- Estudio de individuos (nube de puntos)
- Estudio de variables categóricas (activas y suplementarias)
- Interpretación de variables e individuos en el mapa factorial con las librerías factorminer y factor extra. usando R Studio y Power BI
Análisis de componentes principales. (dos clases de 2 hrs cada una) – (3 casos prácticos)
- Funcionamiento del ACP
- Relación entre individuos y variables
- Elección óptima de los componentes y de las variables más representativas
3. Análisis de Conglomerados
Análisis de Cluster jerárquicos y no jerárquicos integrando R Studio y Power BI (3 clases de 2 hrs cada una) – (2 casos prácticos)
- Similitud entre individuos
- Construcción del dendograma con diferentes métodos y distancias
- Selección optima del número de conglomerados
- Formación y elección de los grupos: análisis no jerárquicos de conglomerados.
4. Análisis de Regresión Aplicada
Análisis de dispersión y regresión lineal (una clase de 2 hrs) (1caso practico)
- Análisis relacional entre variables, estimación causal entre dos variables.
Aprendizaje estadístico usando Regresión líneales Múltiples (modelos lin-log, log-lin, log-log) – (dos clases de 2 hrs) (2 casos prácticos
- Selección inteligente de variables en un modelo de regresión múltiple y aplicación de los supuestos clásicos de regresión en determinados modelos.
Regresión logística y multinomial (dos clases de 2 hrs)
- Estimación de la regresión logística y multinomial con variables categóricas, probabilidad de ocurrencia de un hecho.
- Comprobación de supuestos.
Instancias de evaluación
Examen final.
Requisitos de aprobación
Mínimo 60 % de respuestas correctas.