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.


Duración: 3 semanas (6 clases)
Inicio de clases: 11 de febrero de 2023
Fin de clases: 26 de febrero de 2023
Horario: Sábados y domingos, de 4:00 a 8:00 pm (GMT-5, hora oficial de Lima, Quito, Bogotá)
Certificado por: 45 horas académicas

Estructura del curso

    1. Cómo usar la plataforma educativa masterX

      VISTA PREVIA GRATUITA

    2. Bienvenida - información importante

      VISTA PREVIA GRATUITA

    3. Calendario de la ruta "Data Science Estadística y Programación con R, 2022-3"

      VISTA PREVIA GRATUITA

    1. Clase 01

    2. Clase 02

    3. Clase 03

    4. Clase 04

    5. Clase 05

    6. Clase 06

    1. Stanford University - K means

    2. Plotly website

    3. Comparativa dinámica de métodos no canónicos: PCA, CA, DCA, tb-PCA, PCoA, NMDS (by zdealveindy)

    4. Libro: Programación Funcional con R

    1. Diapositivas (Módulo 1)

    2. Archivos descargables (Módulo 1)

    1. Archivos descargables (Módulo 2)

    2. Diapositivas (Módulo 2)

    1. Archivos descargables (Módulo 3)

    2. Diapositivas (Módulo 3)

Sobre este curso

  • $55.00
  • 23 lecciones
  • 0 horas de contenido de video

Plan de Estudios

Módulo 1: Introducción a estadística multivariada

  • Estadística multivariada
  • ¿Qué es ordenamiento?
  • Espacios N-dimensionales
  • Preprocesamiento de datos
  • Transformaciones
  • Matrices de distancia
  • Medidas de distancia


Módulo 2: Métodos multivariados no canónicos

  • Agrupamiento jerárquico (clustering)
  • Agrupamiento no jerárquico (clustering) 
  • Análisis de Componentes Principales (PCA)
  • Análisis de Correspondencia (CA)
  • Análisis de Coordenadas Principales (PCoA)
  • Escalamiento Multidimensional No Métrico (NMDS)


Módulo 3: Métodos multivariados canónicos

  • Introducción al análisis canónico
  • Análisis de Redundancia (RDA, y variantes)
  • Gráfico triplot
  • Pruebas de permutaciones
  • Análisis de Correspondencia Canónica (CCA, y variantes).
  • Análisis Discriminante Lineal (LDA)
  • Análisis Discriminante Cuadrático (QDA)



Incluye

  • Clases online 100% en vivo.

  • Videos de las grabaciones disponibles posterior a cada sesión de clase.

  • Archivos descargables R Markdown para el trabajo en clase.

  • PDFs de las sesiones de clase.

  • Certificado por 45 horas académicas.

  • Acceso a la comunidad R Latinoamérica.

Técnicas para lidiar

con bases de datos complejas

Se conoce que las observaciones hechas en estudios no controlados están influenciadas por un sin número de variables. En este contexto, las estrategias de modelamiento estadístico, por parsimonia, suelen hacer uso de pocas variables para abstraer dicha realidad. Los métodos multivariados permiten el uso de matrices de variables para identificar ordenamientos, agrupamientos, y clasificación, utilizando grandes cantidades de datos, reflejando de mejor manera los patrones observados en el mundo real.
C4 LDA ejemplo

Instructor

Profesor Irwing S. Saldaña

Candidato a Magíster (Universidad de San Martín de Porres - Perú, y Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Perú). Biólogo con experiencia en análisis estadístico y modelamiento. Experiencia de más de 3 años en enseñanza del lenguaje de programación R a alumnos de diferencias profesiones. Interesado en el desarrollo de la informática ecológica y evolutiva (Eco-Evo Informática), con un enfoque de biología integrativa.

Inscripción

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Opción de inscripción con cuenta de banco (solo Perú): Puedes inscribirte con transferencia o depósito en en BCP o Interbank (obtén los números de cuenta a nombre de ILCID haciendo clic aquí)

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Ruta completa

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Foto portada, adaptado del original de JJ Ying en Unsplash