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Universidad Anáhuac

Análisis de datos empresariales con R

Universidad Anáhuac via edX

Overview

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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.

Syllabus

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

Taught by

Víctor Cruz Morales

Reviews

4.2 rating, based on 5 Class Central reviews

Start your review of Análisis de datos empresariales con R

  • Anonymous
    Curso excelente para comprender el análisis de datos empresariales. Te brinda herramientas prácticas y útiles.
  • Anonymous
    Muy buen curso, los ejercicios utilizados para explicar las diferentes sintaxis fueron muy útiles. SIn embargo, considero que algunas sesiones fueron muy rápidas y era necesario tener preescrito las formulas para seguir al tutor, al igual que tener instaladas librerías que posteriormente el instructor decia que ya había que tener previamente instalados.
    Mil gracias por los conocimientos.
  • Anonymous
    poca aplicabilidad, ya que utilizaron datos de plantas y jugos. El instructor no es un experto en la ciencia de datos. No recomiendo comprar el curso certificado.
  • Anonymous
    It was a didactic course, conducive to self-taught training. Having an introductory level, I recommend this course for beginner level
  • Anonymous
    Un excelente curso! Me vino espectacular para entender muchos temas que no entendía de la maestría. Lo super recomiendo! Muy bien hecho y explicado! Los felicito!

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