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Organizado por José Ramón Berrendero, Jesús Herranz y Javier Seoane

Estadística aplicada con R (4ª edición)

  • Fechas:

    Del 06/09/18 al 30/11/18

  • Lugar:

    Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid., Madrid, España (mapa)

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Los departamentos de Matemáticas y Ecología de la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid organizan conjuntamente un programa de formación continua en Estadística Aplicada con el software R, en colaboración con el departamento de Bioestadística de GEICAM. El programa está compuesto por diferentes módulos que pueden ser cursados en su totalidad o separadamente, dependiendo de los diferentes intereses y conocimientos de los alumnos.

En este programa se han reunido una gran variedad de técnicas estadísticas que han sido seleccionadas por su importancia en el análisis de datos moderno. Comprende un amplio abanico de técnicas, desde las más sencillas, como las herramientas descriptivas de análisis de datos o inferencia básica, hasta métodos más complejos y especializados, como los modelos de regresión (lineales, generalizados, aditivos y mixtos), el análisis multivariante, el análisis de supervivencia y las técnicas supervisadas para la construcción de modelos predictivos usadas habitualmente en minería de datos (data mining). Se han organizado en módulos que puedan resultar de interés a determinados colectivos profesionales, por eso algunos temas aparecen repetidos parcialmente en varios módulos, aunque son tratados desde distintos puntos de vista prácticos en cada uno de ellos, de tal forma que el alumno puede asistir a los 6 módulos que comprende el programa completo o bien seleccionar aquellos que mejor se adapten a sus intereses.

R se está convirtiendo en el software estadístico de referencia en la mayoría de los centros de investigación y universidades, y su uso se está extendiendo también dentro de la empresa privada. R es software libre, gratuito y está incorporando más rápidamente que otros programas las técnicas avanzadas de análisis de datos que se están desarrollando en los últimos años. Otro aspecto importante que convierte a R en una herramienta muy potente es que incorpora un lenguaje de programación sencillo y muy flexible, que permite tener un control total sobre el análisis que se está desarrollando.

Este programa de formación continua va dirigido a profesionales de distintos ámbitos, investigadores, profesores y alumnos que quieran conocer el software R y su aplicación práctica con diferentes técnicas estadísticas.

El módulo 1 incluye los conocimientos básicos del lenguaje R y algunas de las técnicas básicas de estadística, y debería ser cursado por todos los alumnos que no tengan conocimientos de dicho lenguaje. El resto de módulos pueden ser cursados una vez que se ha asistido al de introducción, o también por alumnos que tengan ya conocimientos de R y de estadística básica.

Descargue aquí el Programa del curso.
 

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Lugar:  Todos los módulos se impartirán en la Facultad de Ciencias de la UAM.

 

6
Sep 2018
  • 12:30 - 7 Sep 17:45
    1. Introducción a R (opción A)

    Profesor: José Ramón Berrendero Díaz  y Amparo Baíllo Moreno (Dpto de Matemáticas, UAM)

20
Sep 2018
  • 12:30 - 21 Sep 17:45
    1. Introducción a R (opción B)

    Profesor: José Ramón Berrendero Díaz  y Amparo Baíllo Moreno (Dpto de Matemáticas, UAM)

3
Oct 2018
  • 12:30 - 17:45
    2. Métodos de regresión y análisis multivariante con R

    Días 3, 4 y 5

    Profesor: José Ramón Berrendero Díaz  y Amparo Baíllo Moreno (Dpto de Matemáticas, UAM)

16
Oct 2018
  • 07:00 - 16:00
    3. Métodos de regresión avanzados para la investigación en ciencias naturales con R

    Días: 16 de octubre de 2018 (de 9:00h a 18:00h) y 17, 18 de octubre de 2018 (de 9:00h a 16:00h).

    Profesor: Javier Seoane (Dpto Ecología, UAM)   y Carlos Pérez Carmona (University of Tartu)

24
Oct 2018
  • 07:00 - 26 Oct 16:00
    4. Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R

    Días: 24, 25 y 26.

    Profesor: Jesús Herranz Valera (Bioestadístico de GEICAM)

20
Nov 2018
  • 08:00 - 15:00
    5. Modelos Mixtos / Jerárquicos / Multinivel con R

    Días: 20 y 21 de noviembre de 2018 (de 9:00h a 17:00h) y día 22 de noviembre de 2018 (de 9:00h a 16:00h)

    Profesor: Javier Seoane (Dpto Ecología, UAM) y Carlos Pérez (University of Tartu)

26
Nov 2018
  • 08:00 - 30 Nov 17:00
    6. Técnicas Estadísticas de Data Mining con R

    Días: 26, 27, 28, 29 y 30 de noviembre de 2018
    9:00-18:00

    Profesor. Jesús Herranz Valera (Bioestadístico de GEICAM)

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