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Curso avanzado de estadística multivariante con R y Python

9.99

Last updated on July 16, 2021 17:33

Description

What you’ll learn

  • Libro completo de regalo sobre Estadística Multivariante con 160+ páginas.
  • Grupo privado para dudas.
  • Técnicas multivariantes para el análisis de datos.
  • Habilidades prácticas con R y Python para datos reales.
  • Nuevas e impresionantes visualizaciones de datos multivariados en 2D, 3D y con movimiento.
  • Conocimiento teórico sobre el espacio multivariante y propiedades útiles para llevar el conocimiento a la práctica.
  • Todo sobre la forma de las distribuciones multivariantes.
  • Inferencia multivariante.
  • Cómo configurar un análisis de componentes principales (PCA).
  • Cómo estimar e interpretar un Análisis Factorial Exploratorio (EFA).
  • Estimar un problema de escalamiento multidimensional (MDS).
  • Agrupar datos similares (o diferentes) con las técnicas de análisis de clúster.
  • Clasificar datos multivariantes.


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Bienvenido a nuestro Curso avanzado de estadística multivariante con R y Python, donde Elisa Cabana y Juan Gabriel Gomila, dos de los instructores top de Udemy, así como matemáticos y analistas de datos de profesión te traen todo lo que necesitas para analizar datos del mundo multivariante tanto en R como en Python, los dos lenguajes de programación más utilizados de todo el mundo para el análisis de datos, y dos habilidades super solicitadas por las empresas en las ofertas de trabajo de Linkedin.

Además el curso viene con un REGALO DE BIENVENIDA que se trata de un Libro completo de más de 160 páginas de contenido sobre Estadística Multivariante!!!

Y tendrás acceso a un grupo privado para dudas para que no te sientas solo.

¿Qué vamos a aprender?

  • Empezaremos con el análisis exploratorio para ser capaces de describir y visualizar los datos de las muestras que tenemos. La visualización es importante para entender los datos, así que poder producir gráficos 2D y 3D es sin duda un requisito para poder hacer un correcto análisis multivariante.

  • Luego vamos a ver toda la teoría detrás de las variables aleatorias multivariantes y sus distribuciones respectivas.

  • También veremos los métodos de inferencia multivariante para obtener conclusiones más generales respecto al proceso que ha generado los datos de que disponemos y poder contrastar hipótesis respecto a su estructura.

  • Los métodos de componentes principales (PCA) y análisis factorial para reducir la dimensión y ver patrones que antes no se veían debido a la gran cantidad de datos, muy utilizados en el campo del Big Data para poder analizar datos en nuestras propias máquinas.

  • El escalado multidimensional (MDS) para cuando los datos disponibles no corresponden a variables sino a similitudes o semejanzas entre ellos.

  • Y finalizaremos con los métodos de agrupaciones que son clustering y clasificación para investigar si los elementos de nuestra muestra forman un grupo homogéneo o no, y poder clasificar nuevos datos que vengan en un futuro en uno de dichos grupos.

Y todo esto con transparencias explicando toda la teoría, ejemplos y casos prácticos explicados al completo, todo el código fuente tanto en R como en Python y por supuesto ejercicios prácticos, cuestionarios, tareas, y material complementario para poder seguir el curso sin ningún problema y que al completarlo seas un experto del análisis de datos multivariante.

Who this course is for:

  • Cualquier persona interesada en utilizar técnicas de análisis multivariante como base para la Minería de Datos, el modelado estadístico y Machine Learning.
  • Profesionales de análisis cuantitativo de colegios, universidades o empresa, que buscan aprender nuevas habilidades de análisis de datos multivariados.
  • Estudiantes universitarios que buscan trabajo en los campos de análisis predictivo, negocios, análisis de datos, y Data Science.
  • Estudiantes graduados que deseen aprender más técnicas y enfoques de análisis de datos aplicados.

Course content

  • Introducción
  • Tu libro de regalo sobre Estadística Multivariante
  • Introducción al espacio multivariante
  • Variables multivariantes
  • Distribución multivariante
  • Inferencia multivariante
  • Análisis de componentes principales
  • Análisis Factorial
  • Escalamiento multidimensional
  • Clusterización

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