Profesionales del análisis de datos interesados en comprender y aplicar los análisis de correlación y modelos de regresión lineal a datos reales complejos.
CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
Para un mejor aprovechamiento de la formación es recomendable tener conocimientos básicos previos sobre R Software.
Comentarios:
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. Leer más
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.
Competencias:
Con aplicación directa a tu día a día profesional
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.
Enfoque práctico:
La práctica hace al maestro
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.
Profesorado:
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 Soy Doctora en Biociencias y Máster en Estadística Aplicada. Llevo más de 15 años de experiencia colaborando con instituciones públicas y privadas, así como con varias empresas, en áreas como la Medicina, la Biotecnología, las Políticas públicas, y la Biología. Me apaciona la docencia y la divulgación, mi objetivo es ayudarte a analizar e interpretar datos complejos y tomar decisiones fundamentadas.
- Juan Luis López Analista de datos con certificaciones en Data Visualization with ggplot2, Data Analysis in R y Machine Learning Toolbox. Profesor de estadística aplicada con R Software en Máxima Formación desde 2018. Aquí he trabajado como docente en los distintos másteres que ofertamos, en múltiples cursos de formación para el Centro Superior de Investigaciones Científicas y el Servicio Andaluz de Salud, así como en asesorías estadísticas realizadas para empresas externas.
Titulación que se obtiene:
Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.
- Inicio: Todo el año - Plazo de Matrícula: Abierto
Actualizados, campus virtual accesible las 24 horas y en español
Curso de Análisis de correlación y regresión lineal con R
TEMA 1. CORRELACIÓN SIMPLE Y PARCIAL
• ¿Cómo medir las relaciones? • Correlación simple: paramétrica y no paramétrica. • Correlación parcial. • Prueba de hipótesis para la correlación. Leer más • 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 avanzadosLeer menos
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