DIPLOMADO
DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS CON SOFTWARE R
Número de Registro Oficial
17DAP57319
Secretaría de Educación del Estado de Morelos (SEEM)
Duración
200 HRS.
Modalidad 100% Virtual
Inicia desde este momento
Tiempo de estimado de duración 6 meses
¿a QUÍEN VA DIRIGIDO?
- Licenciados,
- Maestros,
- Doctores e Investigadores de las Ciencias Experimentales,
- Psicológicas,
- Biológicas,
- Médicas,
- y todo aquel interesado, (independiente del campo científico), en conocer el Diseño de Investigación así como la Ciencia de Datos y la interpretación de resultados, y el trabajo de bases de datos con estrategias ETL y cubos OLAP.
¿qUÉ REQUISITOS DEBO DE TENER PARA TOMAR ESTE DIPLOMADO?
Tener conocimientos básicos de computación ya que contarán con una plataforma educativa de apoyo
¿cUÁL ES EL OBJETIVO?
Convertirse en un científico de datos profesional con el software R, aprendiendo la potencialidad de R para el procesamiento de datos, interpretando de forma correcta los resultados obtenidos y así innovar en sus proyectos de investigación.
¿POR QUÉ ESTUDIAR EL DIPLOMADO DE ACTUALIZACIÓN PROFESIONAL: DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS CON SOFTWARE R, CON REGISTRO OFICIAL 17DAP57319 -SEEM-?
1) Comenzará de cero en programación.
2) Solo se le recomienda tener nociones básicas de estadística aplicadas a las ciencias experimentales.
3) Comprenderá y sabrá aplicar las nociones básicas para poder llevar a cabo una investigación, desde el póster de concepto, cálculos muestrales hasta los distintos tipos de diseños de investigación, entre otros.
4) Aprenderá las técnicas estadísticas más utilizadas en investigación.
5) Aplicará las técnicas clásicas paramétricas y no paramétricas, predictivas y de análisis multivariado.
6) Conocerá y sabrá en qué situaciones aplicar las técnicas robustas en las diferentes técnicas para el tratamiento de falta de supuestos y presencia de datos anómalos.
7) Aprenderá técnicas de machine learning.
8) Trabajará estrategias ETL y bases de datos (big data) con cubos OLAP.
9) Aprenderá a trabajar bases de datos con entorno tidyverse.
10) Al finalizar obtendrá un diploma oficial con valor curricular por valor de 200 horas y/o 12.5 créditos de la Secretaría de Educación del Estado de Morelos con registro 17DAP57319.
¿CUÁL ES EL TEMARIO GENERAL?
MÓDULO I. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN (40 hrs)
TEMA 1. FUNDAMENTOS Y BASES EMPÍRICAS.
TEMA 2. ELECCIÓN DEL TEMA, OBJETIVOS E HIPÓTESIS.
TEMA 3. MUESTREOS, TIPOS, DATOS Y CONTROLES.
TEMA 4. TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.
MÓDULO II. TÉCNICAS CLÁSICAS (40 hrs)
TEMA 1. R SOFTWARE.
1.1.- Descripción.
1.2.- Historia.
1.3.- Características
1.4.- Instalación
1.5.- Formatos.
1.6.- Transponer datos de hoja de cálculo.
1.7.- Cargado de archivos.
1.8.- Trabajo de bases de datos.
TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA I.
2.1.- Gráficos de barras.
2.2.- Gráficos de sectores.
2.3.- Histograma.
2.4.- Nubes de puntos.
2.5.- Gráficos de cajas.
2.6.- Gráficos para tablas de doble entrada.
2.7.- Conclusión.
TEMA 3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA II.
3.1.- Medidas de posición y dispersión.
3.1.1.- Media.
3.1.2.- Mediana.
3.1.3.- Cuasivarianza.
3.1.4.- Cuasidesviación típica.
3.1.5.- Cuantiles.
3.1.6.- Resumen.
3.2.- La distribución normal.
3.3.- Medidas para investigación.
3.4.- Conclusión.
TEMA 4. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS.
4.1.- Test de Wilcoxon.
4.2.- Test de Wilcoxon – Mann-Whitney.
4.3.- Test de Kolmogorov – Smirnov.
4.4.- Test de Kruskal – Wallis.
4.5.- Conclusión.
TEMA 5. CHI-CUADRADO Y T DE STUDENT.
5.1.- Chi- cuadrado de Pearson.
5.1.1.- Introducción.
5.1.2.- Formulación.
5.1.3.- Resolución con R.
5.1.4.- Conclusión.
5.2.- T-Student.
5.2.1.- Distribución t-Student.
5.2.3.- conclusión.
TEMA 6. ANÁLISIS DE VARIANZA. DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO.
6.1.- Un factor clásico. HSD Tukey.
6.2.- Un factor robusto. HSD Tukey.
6.3.- Dos factores clásico.
6.4.- Dos factores robusto.
TEMA 7. ANÁLISIS DE VARIANZA. MEDIDAS REPETIDAS.
7.1.- Introducción.
7.2.- Formulación.
7.3.- Análisis de Varianza. Medidas Repetidas con R.
7.4.- Conclusión.
TEMA 8. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLES.
8.1.- Regresión lineal simple.
8.1.1.- Introducción.
8.1.2.- Modelo.
8.1.3.- Contraste.
8.1.4.- Tabla de análisis de varianza.
8.1.5.- Regresión con R.
8.1.6.- Conclusión.
8.2.- Correlación simple.
8.2.1.- Introducción.
8.2.2.- Coeficiente de correlación de Pearson.
8.2.3.- Correlación lineal con R.
8.2.4.- Conclusión.
TEMA 9. REGRESIÓN MÚLTIPLE.
9.1.- Modelo.
9.2.- Contraste de la regresión lineal múltiple.
9.3.- Tabla de análisis de la varianza para la regresión lineal múltiple.
9.4.- Estimación de la varianza común.
9.5.- Contraste de hipótesis sobre los coeficientes de regresión.
9.6.- Regresión múltiple con R.
9.7.- Selección secuencial de variables por pasos.
TEMA 10. CORRELACIÓN MÚLTIPLE.
10.1.- Introducción.
10.2.- Cálculo con R.
10.3.- Representaciones gráficas.
10.4.- Conclusión.
MÓDULO III. TÉCNICAS AVANZADAS (40 hrs)
TEMA 1. TÉCNICAS ACTUALES EN REGRESIÓN. TRATAMIENTO DE DATOS ANÓMALOS.
1.1.- Introducción.
1.2.- Bibliotecas.
1.3.- Formulación.
1.4.- Ejemplo completo:
1.4.1.- Regresión lineal por mínimos cuadrados.
1.4.2.- Técnicas actuales en Regresión (tratamiento de datos anómalos).
1.4.2.1.- Recta de Huber.
1.4.2.2.- LTS-Least Trimmed Squares.
1.4.2.3.- LMS-Least Median of Squares.
1.4.2.4.- Recta MM.
1.5.- Conclusión.
TEMA 2. REGRESIÓN POISSON.
2.1.- Introducción.
2.2.- Cálculo con R.
2.3.- Conclusión.
TEMA 3. MODELOS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA. LOGIT Y PROBIT.
3.1.- Introducción.
3.2.- Modelos logit y probit.
3.3.- Modelos de regresión logit con R.
3.4.- Modelos de regresión probit con R.
3.5.- Conclusión.
TEMA 4. REGRESIÓN SUAVIZADA.
4.1.- Introducción.
4.2.- Formulación.
4.3.- Regresión suavizada con R.
4.4.- Conclusión.
TEMA 5. REGRESIÓN MÚLTIPLE ROBUSTA.
5.1.- Introducción.
5.2.- Regresión de Huber.
5.3.- Regresión múltiple robusta de Huber.
5.4.- MM-estimadores.
5.5.- Regresión múltiple M-estimadores.
5.6.- Conclusión.
TEMA 6. CORRELACIÓN SIMPLE Y MÚLTIPLE ROBUSTAS.
6.1.- Introducción.
6.2.- Correlación robusta para dos variables.
6.2.1.- Correlación de porcentaje ajustado.
6.2.2.- Correlación winsorizada.
6.2.3.- M-estimadores de Goldberg e Iglewicz.
6.3.- Correlación robusta para p variables.
6.3.1.- Correlación de porcentaje ajustado entre p variables.
6.3.2.- Correlación winsorizada entre p variables.
6.4.- Conclusión.
TEMA 7. MODELOS LINEALES GENERALIZADOS UNIVARIANTES.
7.1.- Desarrollo.
7.2.- Conclusión.
TEMA 8. MODELOS LINEALES MIXTOS GENERALIZADOS. DISEÑO POR BLOQUES ALEATORIOS.
8.1.- Introducción.
8.2.- Formulación.
8.3.- Modelos lineales generalizados y mixtos generalizados con R. Diseño por bloques aleatorios.
8.4.- Conclusión.
TEMA 9. ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN (CARTS).
9.1.- Introducción.
9.2.- Árboles de regresión con R.
9.3.- Prunned o podado del Árbol.
9.4.- Árboles de clasificación con R.
9.5.- Conclusión.
TEMA 10. MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS GAM.
10.1.- Introducción.
10.2.- Formulación.
10.3.- Modelos GAM con R.
10.4.- Conclusión.
TEMA 11. ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA.
11.1.- Introducción.
11.2.- Cálculo completo en R. Uno y dos grupos.
TEMA 12. MODELOS SARIMA DE SERIES TEMPORALES.
12.1.- Introducción.
12.2.- Objetivos y usos en las diferentes ciencias.
12.3.- Paquetes a instalar en R.
12.4.- Bibliotecas a abrir en R.
12.5.- Cómo introducir los datos en R.
12.6.- Ejemplo completo:
12.6.1.- Cálculo con R.
12.6.2.- Filtrado lineal.
12.6.3.- Modelos SARIMA:
12.6.3.1.- Identificación del modelo.
12.6.3.2.- Estimación de los parámetros.
12.6.3.3.- Diagnosis.
12.6.3.4.- Predicción.
12.6.3.5.- Test de serie estacionaria.
12.6.4.- Cointegración de Series.
12.7.- Conclusión.
TEMA 13. PARÁMETROS GRÁFICOS.
13.1.- Gráfico plot. Función legend.
13.2.- Recta de regresión.
13.3.- Histograma.
13.4.- Gráfico de cajas.
13.5.- Gráficos de barras con barras de error.
Módulo 4.TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE (40 hrs)
TEMA 1. ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS.
1.1.- Introducción.
1.2.- Análisis de correspondencias bidimensional con R.
1.3.- Análisis de correspondencias múltiple con R.
1.4.- Conclusión.
TEMA 2. ANÁLISIS FACTORIAL.
2.1.- Introducción.
2.2.- Formulación.
2.3.- Análisis factorial con R.
2.4.- Conclusión.
TEMA 3. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES.
3.1.- Introducción.
3.2.- Formulación.
3.3.- Análisis de componentes principales con R.
3.4.- Representaciones gráficas
3.5.- Conclusión.
TEMA 4. ANÁLISIS DISCRIMINANTE.
4.1.- Introducción.
4.2.- Formulación.
4.3.- Análisis discriminante con R.
4.4.- Validación cruzada.
4.5.- Método de los k vecinos más próximos.
4.6.- Método de los k vecinos más próximos. Validación cruzada.
4.7.- Análisis discriminante. K grupos y clasificación desconocida.
4.8.- Conclusión.
TEMA 5. ESCALADO MULTIDIMENSIONAL.
5.1.- Introducción.
5.2.- Formulación.
5.3.- Escalado multidimensional con R. Métrico y no métrico.
5.4.- Cálculo de matrices.
5.5.- Conclusión.
TEMA 6. ANÁLISIS CLUSTERS.
6.1.- Introducción.
6.2.- Formulación.
6.3.- Análisis clusters con R.
6.4.- Elección del número de clusters.
6.5.- Conclusión.1.
Módulo 5. . BASES DE DATOS. BIG DATA Y ETL (40 hrs)
TEMA 1. TRABAJO DE BIG DATA Y CUBOS OLAP.
1.1.- OLAP (On-Line Analytical Processing – Procesamiento analítico en línea)
1.1.1.- Los Cubos OLAP
1.1.2.- Gestores de bases de datos con OLAP
1.1.3.- Hechos y dimensiones
1.1.4.- Operaciones OLAP
1.1.4.1.- «Rebanada»
1.1.4.2.- «Dados»
1.1.4.3.- Enrollar
1.1.4.4.- Profundizar
1.1.4.5.- Pivote
¿cUÁL es el proceso de inscripción?
Costo de Diplomado es de $15,000.00
Podrá realizar los pagos ya sea a través de la plataforma de pago PayPal a meses sin intereses o puede elegir la opción de pago vía transferencia electrónica o depósito bacario y le otorgamos un 10% de descuento en esta modalidad, el cual pagaría $13,500.00
Pago vía PayPal
Precio: $15, 000.00 MXN
Pago vía transferencia electrónica
Precio: $13,500.00
Depósito o transferencia
BBVA
PROMOTORA DE FORMACIÓN ASML, S.C.
Cuenta 0113456544Clave interbancaria 012542001134565445
Contacto:
Realizado su registro y pago, nos pondremos en contacto con usted en un periodo no mayor a 24 horas a través de whatsapp y correo electrónico.
Le estaremos otorgando su usuario y contraseña para el ingreso a la plataforma educativa.
de igual manera le estaremos solicitando la siguiente documentación para abrir su expediente:
- Copia de credencial de elector o identificación oficial
- CURP actualizada
- Copia de cédula profesional de licenciatura, Maestría o Doctorado o Copia de Titulo en su caso (Mínimo Nivel Licenciatura)
- Copia de comprobante de domicilio.
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Mtro. Tomás Alberto Salmerón Enciso
Maestro en Técnicas Actuales de Estadística Aplicada, con una Especialización en Técnicas Robustas y Avanzadas de Estadística Aplicada y Licenciado en Psicopedagogía por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED – Madrid, España –). Trabajó para el Dpto. de Protección de Cultivos del Instituto de Formación Agraria y Pesquera de Andalucía (IFAPA – Gobierno de Andalucía, España) desarrollando la tarea de asesor en estadística e investigación. Realizó estudios en colaboración con el Comisionado de Energía de la Unión Europea y sus políticas Medioambientales en el año 2014. Especialista en software R, ha realizado publicaciones y desarrollado varios libros de estadística avanzada con software R y temarios para universidades como el Máster de Estadística Aplicada con Software R de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid (España). Actualmente, radica en México, donde imparte formación de posgrado en estadística avanzada con R para universidades, es asistente de investigación y estadística para proyectos CONACYT, consultor externo para la UNFPA en México y expone en congresos nacionales e internacionales.
