Análisis Multivariado y Estadístico con R Studio y Power BI

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

certificado 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

6 cuotas sin interés
Otros Países

Valor Promoción:
$351 Dólares

Alumnos del exterior de argentina

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)

  1. Funcionamiento del ACP
  2. Relación entre individuos y variables 
  3. 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.

Equipo docente del Certificado en Análisis Multivariado y Estadístico con R Studio y Power BI

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