¿Alguna vez te has preguntado qué es la Estadística multivariante?

El mundo en el que vivimos no es de una sola dimensión, es multivariante, con múltiples dimensiones, con muchos datos cruzándose todo el tiempo y con medidas de más de una variable aleatoria. Por eso necesitamos técnicas estadísticas específicas para poder realizar unos análisis robustos, consistentes y bien remunerados por las empresas. Es el momento de elevar tus habilidades al siguiente nivel con el Curso avanzado de Estadística multivariante con R y Python.

Este curso lo puedes encontrar siempre en Aprende con Eli en descuento, pero no sólo eso, cuando te apuntes también podrás acceder al Libro de regalo sobre Estadística multivariante que tenemos en este curso, con el resumen de todo su contenido, para que puedas acceder a él cuando tengas dudas en teoría, y cuando quieras poner en práctica los análisis tanto en R como en Python.

Tienes disponible más de 16 horas de vídeo, todos los datos y códigos fuente, acceso a una comunidad privada de estudiantes, decenas de casos de estudio para poner todo tu conocimiento en práctica, y muchos megas de contenido adicional en el repositorio Github del curso


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¿Qué contiene el libro de regalo?

  • Todo el material del curso resumido.
  • Principales características de los datos multivariantes.
  • Descripción de todos los métodos.
  • Trucos para saber qué métodos usar en la práctica.
  • Lista de librerías en R y Python.
  • Ejemplos y casos de estudio reales.
  • Enlaces de ayuda.

¿Cómo descargo el libro de regalo?

  1. Apúntate al curso.
  2. Ve a la sección 2 llamada «Tu libro de regalo sobre Estadística Multivariante».

¿Qué vas a aprender con nosotros?

  • Empezaremos con el análisis exploratorio para ser capaces de describir y visualizar los datos de las muestras que tenemos. La visualización es muy importante para entender los datos, así que poder producir gráficos 2D y 3D, mostrar los resultados de nuestros hallazgos y hacer informes que valgan su peso en oro, 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, como la Normal Multivariante.
  • También veremos los métodos de inferencia multivariante para obtener conclusiones más generales respecto al proceso que ha generado los datos 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 los métodos de agrupaciones, 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, como hemos comentado, con transparencias explicando toda la teoría, ejemplos y casos prácticos explicados al completo, 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.

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