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Víctor Cruz Morales

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.

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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.

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Syllabus

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Módulo 1: Introducción al análisis multivariado
Módulo 2: Análisis visual de Datos Multivariados
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Módulo 3: Análisis de clusters
Módulo 4: Análisis de componentes principales
Revisión de conocimientos
Fin del curso

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Analiza numerosos tipos de información empresarial para apoyar en la toma de decisiones al considerar todos los factores relevantes
Emplea R y R Studio, herramientas de análisis estadístico y desarrollo que son gratuitas, de uso libre y cuentan con una amplia comunidad de soporte
Aplica técnicas de análisis multivariante como componentes principales, análisis de clústeres y análisis discriminante para resolver problemas y casos empresariales
No requiere experiencia previa en programación, solo conocimientos básicos de estadística
Aborda el análisis multivariado de forma práctica, guiando paso a paso en el uso de herramientas y su aplicación
Requiere conocimientos básicos de estadística

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Career center

Learners who complete Análisis de datos empresariales con R will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Individuals in this role collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides a foundation in multivariate analysis techniques using R, which are essential for uncovering insights from complex data. Expertise in these techniques can significantly enhance a Data Analyst's ability to extract meaningful information and make informed decisions.
Data Scientist
Data scientists employ statistical and computational methods to extract knowledge from data. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, aligns with the role's focus on multivariate analysis. By mastering these techniques using R, individuals can develop the skills necessary to analyze complex datasets, build predictive models, and solve business problems.
Business Analyst
Business Analysts use data to identify opportunities and solve problems within organizations. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides a comprehensive understanding of multivariate analysis, enabling individuals to analyze complex business data, identify patterns, and make informed recommendations to improve decision-making.
Statistician
Statisticians apply statistical principles to collect, analyze, interpret, and present data. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, offers a thorough grounding in multivariate analysis, which is crucial for statisticians to effectively analyze complex data and draw meaningful conclusions.
Market Researcher
Market Researchers gather and analyze data to understand consumer behavior and market trends. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides expertise in multivariate analysis techniques, enabling individuals to delve into complex market data, identify consumer segments, and make informed marketing decisions.
Epidemiologist
Epidemiologists investigate the causes and patterns of health and disease in populations. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, offers valuable insights into multivariate analysis, which is crucial for analyzing epidemiological data, identifying risk factors, and developing effective public health strategies.
Economist
Economists analyze economic data to understand economic trends and make predictions. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides a solid foundation in multivariate analysis, enabling individuals to analyze complex economic data, forecast economic growth, and contribute to policy-making.
Financial Analyst
Financial Analysts evaluate financial data to make investment recommendations. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, offers expertise in multivariate analysis techniques, which are essential for analyzing financial data, identifying investment opportunities, and making sound investment decisions.
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical methods to assess risk and uncertainty. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides a foundation in multivariate analysis, which is vital for actuaries to analyze complex data, model risks, and make informed decisions in the insurance and finance industries.
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain data pipelines and infrastructure. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides exposure to data analysis techniques using R, which can be beneficial for Data Engineers in understanding data requirements, designing data models, and optimizing data processing pipelines.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers build and deploy machine learning models. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides a foundation in data analysis and multivariate techniques using R, which can be useful for Machine Learning Engineers in understanding data preprocessing, feature engineering, and model evaluation.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides exposure to data analysis concepts and R programming, which can be beneficial for Software Engineers in developing data-driven applications and understanding data structures and algorithms.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and analytical methods to solve complex business problems. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides a foundation in multivariate analysis techniques, which can be helpful for Operations Research Analysts in analyzing data, developing optimization models, and making informed decisions to improve operational efficiency.
Quantitative Researcher
Quantitative Researchers use mathematical and statistical methods to analyze financial data and make investment decisions. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides expertise in multivariate analysis techniques, which are essential for Quantitative Researchers to analyze complex financial data, identify trading opportunities, and develop quantitative trading strategies.
Risk Manager
Risk Managers identify, assess, and mitigate risks within organizations. The course, **Análisis de datos empresariales con R**, provides a foundation in multivariate analysis, which can be beneficial for Risk Managers in analyzing data, identifying risk factors, and developing risk management strategies.

Reading list

We've selected 11 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Análisis de datos empresariales con R.
Este libro es una guía práctica para el análisis de datos multivariados con R. Proporciona una cobertura completa de las técnicas más utilizadas, como las componentes principales, el análisis de clústeres y el análisis discriminante.
Este libro es un texto clásico sobre análisis multivariado. Proporciona una cobertura completa de los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas del análisis multivariado.
Este libro es una referencia completa para el análisis de datos multivariados y la minería de datos. Proporciona una cobertura integral de las técnicas más utilizadas, así como estudios de casos y ejemplos prácticos.
Este libro es una introducción completa a la teoría y práctica del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Proporciona una cobertura completa de los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas del análisis multivariado.
Este libro es una guía práctica para la minería de datos y el aprendizaje automático. Proporciona una cobertura completa de las técnicas más utilizadas, así como estudios de casos y ejemplos prácticos.
Este libro es una introducción accesible al aprendizaje automático. Proporciona una cobertura clara y concisa de los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático.
Este libro es una introducción completa al aprendizaje profundo. Proporciona una cobertura completa de los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo.
Este libro es una introducción al aprendizaje por refuerzo. Proporciona una cobertura completa de los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas del aprendizaje por refuerzo.
Este libro es una introducción al procesamiento del lenguaje natural. Proporciona una cobertura completa de los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas del procesamiento del lenguaje natural.
Este libro es una introducción al análisis de series temporales y la previsión. Proporciona una cobertura completa de los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas del análisis de series temporales.
Este libro es una introducción al análisis de datos bayesiano. Proporciona una cobertura completa de los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas del análisis de datos bayesiano.

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