Curso certificado

Análisis Multivariados con R

Workshop (clases en vivo)

En ocasiones, la realidad no es tan simple para representarla en un espacio bidimensional limitado. En este curso aprenderás a utilizar técnicas de reducción de dimensiones, de agrupamiento, clasificación y discriminación, basadas en hiperespacios multivariados. Te llevaremos desde lo más básico hasta la aplicación de análisis canónicos avanzados para resolución de problemas complejos.

Vistas recientes

Inicio: 22 de Noviembre de 2021.

Fin: 06 de Diciembre de 2021.

Clases: Lunes, Miércoles y Viernes.

Horario: 6:00 a 8:30 pm (GMT-5, hora oficial de Lima, Quito, Bogotá) 

18 horas de clase en vivo.

30 horas académicas (detallado en el certificado).

Archivos descargables, PDFs de las diapositivas, scripts, R Markdowns, retos y prácticas de casa.

Visualización y descarga de videos de las clases posterior a cada sesión.

Acceso a la plataforma hasta el 01 de Marzo, 2022.

Sobre este curso

La tendancia moderna nos impulsa a desarrollar habilidades de programación sin importar la carrera de la que provengamos. Las capacidades de análisis computacionales cada vez se hacen más indispensables en los profesionales de vanguardia. Aquí aprenderás a aplicar técnicas multivariantes para resolver problemas de investigación que los métodos univariantes clásicos no pueden abordar. Este curso es el cuarto de una serie de cinco cursos pertenecientes al programa de certificación especializado Data Science: Estadística y Análisis de Datos en R (conoce más haciendo clic aquí). 


Dirigido a

Estudiantes y profesionales de diferentes áreas de la ciencias: biólogos, ingenieros, especilistas ambientales, así como de las ciencias médicas, psciológicas, analistas, consultores, monitores, entre otras carreras afines.


Requisitos mínimos

  • Se requiere al menos conocimientos básicos o introductorios en estructuras de datos del lenguaje de programación R.

  • Conocimiento estadístico básico (nivel universitario) sobre modelos estadísticos lineales.

  • Se requiere tener instalada la aplicación de Zoom para las clases.

  • Las especificaciones mínimas de los equipos a usar incluyen: memoria RAM de 4GB, especio en el disco de almacenamiento de al menos 5GB.


Al finalizar el curso obtendrás

Un (01) certificado del curso validado por el Instituto de Ciencias Antonio Brack. El certificado es digital, entregado en formato PDF, código QR para su validación online.


Normativa para obtener la Certificación

  • Para obtener el certificado del curso deberás haber aprobado el examen con nota mínima de 16 (en la escala de 0 a 20). 

  • Tendrás tres intentos para aprobar. Para intentos adicionales envía una solicitud al departamento administrativo del instituto (info@brackinstitute.com) para conocer la tasa de derecho por reintento para el curso (por tres nuevos intentos). Los participantes que deseen obtener reintentos y no aprobaron el examen recibirán una constancia de participación en el curso. 

  • Los alumnos que se graduen con nota de 20 recibirán la distinción “Con Honores” en su certificado final.

¿Qué aprenderás?

  • Conocer la teoría sobre espacios euclideanos y no euclideanos para el cálculo de matrices de distancia en R.

  • Aplicar los principales métodos de simple agrupamiento (clustering, K means), métodos no constreñidos y análisis multivariado canónico.

  • Graficación avanzada de los modelos.

  • Interpretación y reporte de resultados.

Sílabus detallado

 
  • Estadística Multivariada

  • Análisis Multivariados

  • ¿Qué es ordenamiento?

  • Gráfico n-dimensionales

  • Preprocesamiento de datos multivariados

  • Transformaciones

  • Matrices de distancia

  • Medidas de distancia

  • Librerías asociadas a análisis multivariados

  • Agrupamiento Jerárquico (Clustering)

  • Ordenamiento sin restricciones

  • Análisis de Componentes Principales (PCA)

  • Limitaciones del PCA

  • Análisis de Correspondencia (CA)

  • Análisis de Coordenadas Principales (PCoA o MDS)

  • Escalamiento Multidimensional No Métrico (NMDS)

  • Gráfico de Estrés

  • Introducción al análisis canónico

  • Análisis de Redundancia (RDA)

  • Gráfico Triplot

  • Análisis de Redundancia Parcial (Partial RDA)

  • Árbol de Regresión Múltiple (MRT)

  • Análisis Discriminante Lineal (LDA) y Cuadrático (QDA)

  • Gráfico de partición de las clasificaciones LDA y QDA

  • Análisis de Correspondencia Canónica (CCA)

  • Análisis de Múltiples Factores (MFA)

  • Gráficos con funciones asociadas a ggplot2

Una muestra de lo que a aprenderás a realizar (haz click)

Análisis Discriminante Lineal
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Gráfico de distancias
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Análisis de Componentes Principales
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Análisis de Correspondencia
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Análisis de Correspondencia
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LDA partición
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Análisis de Correspondencia Canónica
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Bondad de ajuste del NMDS
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PCA
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Contribución de los componentes a una dimensión en PCA
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Análisis de Múltiples Factores
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PCA
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NMDS - Non Metric Multidimensional Scaling
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Agrupamiento jerarquico
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Instructor(es)

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Blgo. Irwing S. Saldaña

Biólogo de la Universidad Nacional de Trujillo (Perú). Investigador CONCYTEC (RENACYT: P0038629), asociado al Dpto. de Ecoinformática y Biogeografía, Instituto de Ciencias Antonio Brack, y a la ONG CINBIOTYC. Me interesa desarrollar el campo de la ecoinformática con un enfoque integrativo, utilizando aplicaciones estadísticas y de aprendizaje automático, para dilucidar los procesos de especiación y evolución que dan forma a la distribución actual y futura de aves de rango-restringido y amenazadas en ecosistemas críticos de los Andes Tropicales.

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Certificado por

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Inversión

$50 o 195 soles

No aplican descuentos.

Este curso tiene certificación independiente del programa de Data Science: Estadística y Análisis de datos en R, por lo que puedes inscribirte en él sin la necesidad de tomar otros cursos del programa. Si deseas inscribirte en el programa completo (cinco cursos) puedes revisar la información y descuentos haciendo clic aquí.