Inicio > Área de Dirección y Gestión Empresarial > Microcredencial Universitaria Análisis de datos para la toma de decisiones con R y Rstudio

1.ª Edición - Código 23117030

Array ( [CODIGO] => 23117030 [EDICION] => 1 [SITUACION] => Aprobado [SITUACION_BIS] => Suspendido [MATRICULA] => 850 [MATRICULA_2] => 0 [MATRICULA_3] => 0 [HORAS] => 6.00 [FECHA_INICIO] => 27/12/2023 [FECHA_FIN] => 08/02/2024 [LUGAR] => AULA 2P15. DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA APLICADA. 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Personal de centros de investigación y graduados universitarios que deseen iniciarse en el análisis de datos para desarrollar sus actividades de investigación. [REQUISITOS_OTROS] => [ARG_VENTA] => El principal objetivo del curso es iniciar a los participantes en el análisis avanzado de datos para explotar al máximo la información contenida en ellos y tomar mejores decisiones en el ámbito económico-empresarial. Para lograr este objetivo, se establecen como objetivos secundarios: - Mejorar la capacidad para acceder a fuentes diversas de datos y de su proceso ordenación y limpieza (data tidying-cleaning). - Mejorar la capacidad para manejar/transformar conjuntos de datos. - Mejorar el dominio teórico-práctico de metodologías estadísticas multivariantes para analizar los datos y extraer la información relevante (modelling process) - Mejorar la comunicación de los resultado obtenidos. [ARG_VENTA2] => [AÑO_CURSO_DESC] => [MODALIDAD_EVALUACION] => Las distintas sesiones del curso se iniciarán con una introducción teórica básica de las diferentes técnicas estadísticas que se estudiarán. Seguidamente, se resolverán casos prácticos con datos reales para aplicar los contenidos teóricos en el contexto del análisis de datos profesional. La resolución de los casos prácticos se realizará utilizando el software de análisis estadístico R y RStudio. El profesorado guiará a los participantes a lo largo de todo el proceso que debe seguir un analista de datos para extraer la información que permita tomar mejores decisiones para incrementar el valor de las organizaciones. [MODALIDAD_EVALUACION2] => [OBSERVACION_MATRICULA_1] => [OBSERVACION_MATRICULA_2] => [OBSERVACION_MATRICULA_3] => [SALIDA_PROFESIONAL] => Analista de datos en empresas y consultoras. Actividades de investigación. 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[DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 1 ) [1] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 23117030 [AÑO_CURSO] => 35 [CODIGO] => 2 [NOMBRE_MATERIA] => Data Cleaning [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Data Cleaning [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => Carga de datos de distintas fuentes. Conversiones de tipos de datos. Identificación y manejo de datos faltantes y datos fuera de rango. Limpieza y preparación de categóricos. Manejo básico de expresiones regulares. Uniformidad de fechas y monedas. Identificación y manejo de duplicados. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => Càrrega de dades de diferents fonts. Conversions de tipus de dades. Identificació i maneig de dades que manca i dades fora de rang. Neteja i preparació de categòrics. Maneig bàsic d'expressions regulars. Uniformitat de dates i monedes. Identificació i maneig de duplicats. 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Models de regressió. [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => - Modelo de regresión lineal múltiple: Selección de regresores; Criterios de información; Predicción. - Modelos lineales generalizados: Modelo lineal de probabilidad; Modelo Logit; Modelo Probit. - Otros modelos de regresión: Poisson; Regresión local (lowess); etc. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => - Model de regressió lineal múltiple: Selecció de regresores; Criteris d'informació; Predicció. - Models lineals generalitzats: Model lineal de probabilitat; Model Logit; Model Probit. - Altres models de regressió: Poisson; Regressió local (lowess); etc. [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 4 ) [4] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 23117030 [AÑO_CURSO] => 35 [CODIGO] => 7 [NOMBRE_MATERIA] => Datos anidados. Modelos de regresión multinivel. [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Dades niades. Models de regressió multinivell. 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Microcredencial Universitaria Análisis de datos para la toma de decisiones con R y Rstudio

Datos generales
-
 Programa
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 Dirección
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 Profesorado
+
 Metodología
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 Acceso y Resultados de Aprendizaje
+

Datos generales

Curso académico: Curso 2023/2024

Tipo de curso: Microcredencial Universitario

Número de créditos: 6.00 Créditos ECTS

Preinscripción al curso: Hasta el 05/11/2023

Fecha inicio: Diciembre 2023

Fecha fin: Febrero 2024

Matrícula: 850 € (importe precio público)

Modalidad: Presencial

Lugar de impartición: AULA 2P15. DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA APLICADA. FACULTAD DE ECONOMÍA

Horario: 27/12/2023 de 15:30h a 20:30h 28/12/2023 de 15:30h a 20:30h 10/01/2024 de 15:30h a 20:30h 11/01/2024 de 15:30h a 20:30h 17/01/2024 de 15:30h a 20:30h 18/01/2024 de 15:30h a 20:30h 24/01/2024 de 15:30h a 20:30h 25/01/2024 de 15:30h a 20:30h 31/01/2024 de 15:30h a 20:30h 01/02/2024 de 15:30h a 20:30h 07/02/2024 de 15:30h a 20:30h 08/02/2024 de 15:30h a 20:30h

Más información

Objetivos del curso

El principal objetivo del curso es iniciar a los participantes en el análisis avanzado de datos para explotar al máximo la información contenida en ellos y tomar mejores decisiones en el ámbito económico-empresarial. Para lograr este objetivo, se establecen como objetivos secundarios:
- Mejorar la capacidad para acceder a fuentes diversas de datos y de su proceso ordenación y limpieza (data tidying-cleaning).
- Mejorar la capacidad para manejar/transformar conjuntos de datos.

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Objetivos profesionales

Analista de datos en empresas y consultoras.

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Solicita información

Responsable: Universitat de València. Edifici del Rectorat. Av. Blasco Ibáñez, 13. 46010-València.
Delegado de Protección de Datos: D. Javier Plaza Penadés lopd@uv.es
Finalidad: Enviar información relevante de cursos de postgrado.
Se obtienen perfiles al objeto de personalizar el trato conforme a sus características o necesidades y poder así dirigirle las novedades más convenientes.
Legitimación: Para el envío de información acerca de los Títulos Propios de la Universidad de València la base de legitimación es el consentimiento del interesado.
Destinatarios: Fundació Universitat-Empresa de Valéncia y Universitat de València.
Plazo: Los datos del Usuario serán conservados hasta que solicite su baja, se oponga o revoque su consentimiento.
Derechos: Acceder, rectificar y suprimir los datos así como otros derechos como se explica en la información adicional.
Amplíe información: www.adeituv.es/politica-de-privacidad.

FAQS
 
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