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Si tomas decisiones en tu empresa o deseas involucrarte en la ciencia de datos y el uso de tecnologías computacionales, este curso es para ti.
El análisis multivariado es muy importante y único, al tomar en cuenta al mismo tiempo las diferentes variables a las que está sujeta una entidad, la cual puede ser numérica o categórica, es decir, podemos analizar tanto datos que representan propiedades físicas o químicas, como datos que que son indicadores de una situación o estado.
De esta forma podemos analizar cualquier tipo de información proveniente de nuestra empresa y ser capaces de tomar mejores decisiones al considerar todos los factores que afectan a nuestro elemento en cuestión. Y esta es la parte que casi iguala la capacidad de nuestro cerebro de poder decidir de forma casi instantánea y ponderar todas las variables involucradas en la toma de una decisión que puede ser de vida o muerte.
Cada vez que manejamos sometemos a nuestro cerebro a un continuo análisis multivariado que pondera variables como la velocidad, las condiciones del clima, del camino, las distracciones internas y externas o los imprevistos que pudiéramos encontrar. Esto es lo que hacemos en el análisis multivariado, considerar muchas variables, discriminarlas, agruparlas, relacionarlas y conformar grupos de datos.
A lo largo de este curso, aprenderás las principales técnicas del análisis multivariante empleando R y R studio como herramienta de análisis, graficación y toma de decisiones. El software R de análisis estadístico y la plataforma de desarrollo R studio poseen la gran ventaja de ser de uso libre, con una gran comunidad de programadores que la enriquecen con librerías que hacen su uso sencillo y extremadamente poderoso.
En este curso, además de aprender los fundamentos de R y R studio, aplicaremos las técnicas de análisis multivariado como: componentes principales, análisis de clústeres y análisis discriminante en la solución de problemas y casos empresariales. No necesitas experiencia previa en programación solo conocimientos básicos de estadística, te guiaremos paso a paso en el uso de de estas herramientas y su aplicación.
Overview
Syllabus
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Módulo 1: Introducción al análisis multivariado
Submódulo: Caracterización de datos de tipo multivariado
- ¿Qué son los datos multivariados y como los empleamos?
- Covarianzas y correlaciones de datos
- Distribución Normal y covarianza de datos multivariados
- Ejemplo de aplicación de análisis de covarianzas y Normal multivariable
Módulo 2: Análisis visual de Datos Multivariados
Submódulo: Graficando el Data Frame de un conjunto de datos
- Leyendo datos de un archivo externo y acondicionando el data frame
- Técnicas de Graficación para el análisis multivariado de datos
- Analizando patrones de datos mediante librerías de graficación
- Predicción de tendencias usando parámetros estadísticos
Módulo 3. Análisis de clusters
Submódulo: Analizando datos mediante clústeres
- Introducción
- Métodos jerárquicos
- Métodos de agrupamiento no jerárquicos
- Técnicas de k-medias
Módulo 4. Análisis de componentes principales
Submódulo: Analizando datos por Componentes Principales
- Cálculo de los componentes principales
- Variabilidad explicada por los componentes
- Criterios para determinar el número de componentes principales
- Aplicación de los componentes principales
Módulo 5. Análisis discriminante
Submódulo: Analizando datos categóricos
- Etapas para realizar un análisis discriminante
- Análisis discriminante múltiple
- Interpretación de resultados y mapa territorial
