¿En qué consiste este curso?


En este curso te proporcionamos todas las herramientas para iniciarte en el mundo del Data Science hasta llegar a un nivel más avanzado. Para ello veremos los siguientes temas:

Estadística multivariante


Nuestro mundo no es unidimensional, sino multidimensional, y por tanto también nuestros datos. En este curso veremos los métodos de análisis de datos multivariantes (múltiples variables o columnas). Veremos, por ejemplo, métodos como PCA, AF, MDS, Clustering, Clasificación, Regresión, etc.

Atípicos - Outliers


Cuando analizamos datos reales, podemos encontrarlos el problema de los valores atípicos (o outliers) y debemos saber cómo tratarlo y qué métodos robustos de análisis de datos se deben utilizar, por ejemplo, para detectar atípicos, hacer regresión robusta, PCA robusto, etc.

Series temporales


Cuando nuestros datos dependen del tiempo se le conocen como "series temporales", por ejemplo, datos financieros, de ventas, de evolución de enfermedades como el coronavirus, del tiempo, etc. En este curso aprenderás los métodos para analizar y predecir series de tiempo.

Programa del Curso


  Introducción
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  Introducción al Espacio Multivariante
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  Variables Multivariantes
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  Distribución Multivariante
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  Inferencia Multivariante
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  Análisis de Componentes Principales
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  Análisis Factorial
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  Escalamiento Multidimensional
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  Clusterización
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  Clasificación
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  Regresión Lineal Múltiple y Regularización
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  Material adicional: Estadística Multivariante
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  Análisis de datos atípicos y outliers
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  Conceptos básicos I
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  Espacio Univariante
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  Conceptos básicos II
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  Espacio Multivariante
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  Regresión lineal robusta
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  PCA Robusto
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  Material adicional: Análisis robusto de datos
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  Introducción a las Series Temporales
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  Serie temporal en R y Python
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  Características fundamentales
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  Técnicas de suavizado
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  Modelos AR autorregresivos
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  Modelos MA: medias móviles
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  ARMA: autoregresivo de medias móviles
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  ARIMA: autoregresivo integrado de medias móviles
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  ARCH
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  GARCH
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  Auto ARIMA
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  Prediciendo el futuro
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  Redes Neuronales para Series de Tiempo
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  Series Temporales Multivariantes
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  Introducción a los casos de estudio
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  Casos de estudio con R-Studio: Datos macroeconómicos de Estados Unidos
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  Casos de estudio con R-Studio: Datos macroeconómicos de Sudáfrica
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  Casos de estudio con R-Studio: Datos macroeconómicos de Filipinas
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  Casos de estudio con R-Studio: Comodities Oro y Plata
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  Casos de estudio con R-Studio: Datos macroeconómicos mayor dimensión
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  Casos de estudio con R-Studio: Mercado financiero europeo
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  Resumen casos de estudio en R: metodología y trucos
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  Casos de estudio con Python: Precios del Oro y la Plata
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  Casos de estudio con Python: Índices del mercado financiero europeo
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  Casos de estudio con Python: Crecimiento salarial y el proceso de inflación
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  Casos de estudio con Python: Sensores de gas
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  Casos de estudio con Python: Calidad del Aire
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  Detección de anomalías
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  Inferencia o Impacto Causal
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  Resumen casos de estudio en Python: metodología y trucos
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  Final del Curso
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Acceso ilimitado


Tendrás acceso sin límite de tiempo y para toda la vida, así podrás hacer los cursos a tu propio ritmo.

Material


Todos los cursos vienen acompañados de libros y material suplementario, así como resúmenes, datos y códigos.

Precio económico


Precios competitivos para que el aprendizaje de calidad esté al alcance de todos.

¿Quién es tu instructora?


Elisa Cabana es una profesora apasionada del Análisis de Datos. Es Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, máster y doctora cum-laude en Estadística por la Universidad Carlos III de Madrid, España. Actualmente se dedica a la investigación de métodos robustos de detección de atípicos, un campo que tiene muchísima importancia en Medicina, Neurociencia, Química, Geoquímica, Finanzas, entre muchos otros. Además de trabajar en investigación, es profesora en la Universidad Carlos III de Madrid, donde tiene más de 10 años de experiencia impartiendo la asignatura de Estadística. Le encanta todo lo relacionado con Data Mining, detección de atípicos, clustering, clasificación, regresión lineal, regresión logística, análisis discriminante, Machine Learning, Artificial Intelligence y Big Data, especialmente en R, Matlab o Python.

Precio del pack