Bioestadística Avanzada con R

Curso

Virtual

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    20h

¿Quieres avanzar en tu práctica profesional y mejorar tus habilidades de análisis de datos biológicos? ¿Quieres seleccionar el método más adecuado para el análisis de tus datos, el diseño de tu experimento o de tu muestreo de campo? Este curso busca profundizar los conceptos de algunas técnicas estadísticas ampliamente utilizadas como la regresión y la clasificación estadística e incursionar en técnicas cada vez más populares como el machine learning. La herramienta que utilizaremos es el programa R, el cual, aparte de ser gratis, ha tenido una gran cantidad de desarrollos a nivel de versiones, funciones y paquetes que permiten que sea una herramienta utilizada en todo el mundo para el análisis de datos biológicos.

En este curso, los temas serán abarcados desde un punto de vista práctico, donde se entienda para que sirve el método estadístico, y que se necesita para su adecuada aplicación. Cada tema será explicado con estudios de caso que permitan aterrizar sus conceptos. En cada ejemplo o taller, los datos utilizados provendrán de las ciencias biológicas, con la intención de responder preguntas propias de esas áreas del conocimiento. Se espera que el estudiante ya tenga un manejo básico de R ya que el enfoque será en aprender las técnicas de análisis estadístico, conocer los funciones y paquetes que realizan esas técnicas y entender cómo deben estar organizados los datos para que el análisis se lleve a cabo correctamente.

Información importante

Earlybird:

A tener en cuenta

Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de:  Comprender la base conceptual y los métodos básicos de la bioestadística. 

Profesionales y estudiantes de pregrado o posgrado en biología, ecología, ciencias de la salud, farmacia, ciencias agrícolas, psicología, agronomía, e ingenierías relacionadas. Profesionales e investigadores de diversas carreras que trabajen con datos biológicos.

El curso será en modalidad virtual sincrónica. La metodología del curso es una combinación de clases magistrales, estudios de caso, y algunos ejercicios prácticos que se desarrollarán en clase para aprender a utilizar el programa R.

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Opiniones

Logros de este Centro

2022
2019

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

  • Eventos independientes
  • Exploración de datos
  • Leyes de la probabilidad
  • Estimación de Parámetros
  • Intervalos de confianza
  • Análisis de Varianza

Profesores

Johan Manuel Calderón

Johan Manuel Calderón

Profesor

Programa académico

  • Sesión 1: Introducción al curso. Aprendizaje estadístico. Evaluación de la exactitud de los modelos.

    Sesión 2: Regresión lineal simple y múltiple. Estimación de coeficientes, y estimación de su exactitud. Problemas potenciales.

    Sesión 3: Clasificación. Regresión logística. Análisis discriminante. Modelos lineales generalizados.

    Sesión 4: Métodos de re-muestreo. Técnicas de validación cruzada. Bootstrap.

    Sesión 5. Selección de métodos lineales y regularización. Selección del modelo óptimo. Reducción de dimensiones. Análisis en varias dimensiones.

    Sesión 6: Métodos no lineales. Splines de regresión y suavizadas. Modelos aditivos. Métodos basados en árboles. Bagging. Random Forest. Boosting.

    Sesiones 7 y 8: Machine learning. Support Vector Machine. Deep learning. Redes neurales.

    Sesión 9: Análisis de supervivencia y datos censados. Curva de Kapla-Meier. Log-Rank Test. Modelos de regresión con una respuesta de supervivencia.

    Sesión 10: Aprendizaje no supervisado. Análisis de componentes principales. Análisis de clusters. Opcional: Pruebas de hipótesis múltiples.

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