Curso avanzado de estadstica multivariante con R y Python | Math Online Course by Udemy

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Aprende a analizar datos multivariantes y convirtete en un experto del anlisis de datos con R y Python

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Curso avanzado de estadstica multivariante con R y Python

Bienvenido a nuestro Curso avanzado de estadstica multivariante con R y Python, donde Elisa Cabana y Juan Gabriel Gomila, dos de los instructores top de Udemy, as como matemticos y analistas de datos de profesin te traen todo lo que necesitas para analizar datos del mundo multivariante tanto en R como en Python, los dos lenguajes de programacin ms utilizados de todo el mundo para el anlisis de datos, y dos habilidades super solicitadas por las empresas en las ofertas de trabajo de Linkedin. Adems el curso viene con un REGALODEBIENVENIDA que se trata de un Libro completo de ms de 160 pginas de contenido sobre Estadstica Multivariante!Y tendrs acceso a un grupo privado para dudas para que no te sientas solo. Qu vamos a aprender?Empezaremos con el anlisis exploratorio para ser capaces de describir y visualizar los datos de las muestras que tenemos. La visualizacin es importante para entender los datos, as que poder producir grficos 2D y 3D es sin duda un requisito para poder hacer un correcto anlisis multivariante. Luego vamos a ver toda la teora detrs de las variables aleatorias multivariantes y sus distribuciones respectivas. Tambin veremos los mtodos de inferencia multivariante para obtener conclusiones ms generales respecto al proceso que ha generado los datos de que disponemos y poder contrastar hiptesis respecto a su estructura. Los mtodos de componentes principales (PCA) y anlisis factorial para reducir la dimensin y ver patrones que antes no se vean debido a la gran cantidad de datos, muy utilizados en el campo del Big Data para poder analizar datos en nuestras propias mquinas. El escalado multidimensional (MDS) para cuando los datos disponibles no corresponden a variables sino a similitudes o semejanzas entre ellos. Y finalizaremos con los mtodos de agrupaciones que son clustering y clasificacin para investigar si los elementos de nuestra muestra forman un grupo homogneo 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 teora, ejemplos y casos prcticos explicados al completo, todo el cdigo fuente tanto en R como en Python y por supuesto ejercicios prcticos, cuestionarios, tareas, y material complementario para poder seguir el curso sin ningn problema y que al completarlo seas un experto del anlisis de datos multivariante.

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