Afronta con seguridad, confianza y rigor científico cualquier reto estadístico y desarrolla las competencias prácticas avanzadas que necesitas para dar solución a los problemas reales que surgen con el análisis, la manipulación y la representación gráfica de los datos en tu desempeño profesional.
R Software hoy es el lenguaje de análisis estadístico más potente y confiable del sector de la Ciencia de Datos. Gracias a su versatilidad es el software líder para el análisis, la manipulación de grandes volúmenes de datos y la representación gráfica de resultados en alta calidad.
Además, es de código abierto y proporciona un ambiente de trabajo flexible y personalizable, en el que incluso es posible definir funciones propias, adaptadas a las necesidades de cada proyecto. Dominar R Software es la garantía de obtener un conocimiento profundo de la Ciencia de Datos con aplicación directa a la práctica profesional.
Este Máster te proporciona los conocimientos y el entrenamiento que necesitas para manejar esta herramienta como un experto, con la garantía de poder afrontar con éxito cualquier reto estadístico, con independencia de su nivel de complejidad.
Con el manejo de R Software, RStudio, RMarkdown y Tidyverse ganarás libertad, seguridad y precisión en tus análisis de datos.
El Máster en Data Sciencie Aplicada con R Software es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% online y learn by doing (aprender haciendo). ¿Por qué el Máster en data science online es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es transformar el saber en habilidades prácticas avanzadas con aplicación directa a su operativa con los datos.
Nuestro programa formativo con enfoque práctico:
- Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño, con independencia de los conocimientos previos sobre Estadística Aplicada con los que inicies el Master ciencia de datos con R. Desde nivel cero a nivel experto. - Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares y en un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos adquiridos en tus proyectos, desde el primer día. - Incluye el estudio de casos reales con códigos de programación disponibles, para que puedas extraer conclusiones extrapolables a tus proyectos profesionales.
Modality
ONLINE
Entry requirements
Para acceder al Máster de Estadística Aplicada con R Software, se establecen los siguientes requisitos:
- Alumnos de España: Título universitario compulsado. - Alumnos de Latinoamérica: Título universitario apostillado.
DESTINATARIOS
Un Máster Análisis de Datos Online orientado a Graduados, Licenciados, PhD, doctorados universitarios, docentes e investigadores, interesados en:
- Consolidar y ampliar sus conocimientos sobre Estadística Aplicada y Ciencia de Datos. - Adquirir habilidades prácticas avanzadas para extraer todo el potencial de los datos en su actividad profesional. - Afrontar cualquier reto estadístico, con independencia de su área profesional o nivel de complejidad. - Evolucionar en su desempeño con los datos y ganar libertad, seguridad, confianza y precisión en sus análisis de datos. - Dominar el lenguaje de R Software y sus paquetes con nivel experto.
El Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software es un programa de especialización único en la actual oferta formativa superior on-line en Ciencia de Datos.
Está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos para transformar el conocimiento en competencias técnicas avanzadas y aplicables a su realidad profesional.
Dates and duration
10 meses - 66 ECTS
Next Date: 30 Noviembre 2026
SYLLABUS
Este máster en Data Science enfatiza el uso especializado del lenguaje R para ciencia de datos. Explora de manera metódica el master en Data Science aplicada, integrando técnicas avanzadas en un entorno online. Este programa destaca en el ámbito de R for data science y se posiciona como un referente en el máster análisis de datos online.
Módulo I
UNIDAD 1. INTRODUCCI"N A LA ESTADÍSTICA APLICADA CON R
- Introducción a la Estadística Aplicada y su caja de herramientas. - Descarga e instalación de R, RStudio y sus paquetes. - Cómo trabajar con R/RStudio. - Operaciones básicas. Ayuda. Viñetas. Citas. - Documentación. Git/GitHub. - Creación de informes reproducibles con RMarkdown.
UNIDAD 2. OBTENCI"N, LIMPIEZA Y EXPLORACI"N DE DATOS
- Obtención y manipulación de bases de datos con tidyverse. - Tipos de variables. - Estadística descriptiva, medidas clásicas y robustas. - Gráficos avanzados con ggplot2.
UNIDAD 3. CORRELACI"N Y REGRESI"N LINEAL
- Correlación simple, múltiple, parcial y robusta. - Regresión lineal simple y múltiple. - Selección de variables. - Evaluación de supuestos y transformaciones. - Adecuación del modelo. - Predicciones, interpretación y representación de interacciones entre predictores.
Módulo II
UNIDAD 4. INFERENCIA ESTADÍSTICA
- Conceptos básicos, hipótesis, p-valor, significación y tipos de errores. - Pruebas de hipótesis y estimación de intervalos de confianza. - Potencia estadística, estimación del tamaño muestral y del tamaño de efecto. - Comparación de puntuaciones (medias) y comparación de proporciones para una y dos muestras. Pruebas paramétricas, no paramétricas y robustas.
UNIDAD 5. DISE'O EXPERIMENTAL
- Estrategias de experimentación. - Factores de control, replicación, aleatorización, bloqueo y factorización. - Diseños uni y multi-factoriales, ANOVA de una y dos vías, ANCOVA, análisis de interacción entre factores. - Estimación del tamaño de muestra.
Módulo III
UNIDAD 6. MODELOS DE REGRESI"N AVANZADOS
- Ampliación del modelo lineal ante el incumplimiento de los supuestos estadísticos clásicos. - Modelo aditivo generalizado (GAM). - Modelo lineal generalizado (GLM). - Modelo Mixto (MM).
UNIDAD 7. ANÁLISIS DE AGRUPACI"N CLÚSTER
- Análisis Clúster jerárquico y no jerárquico (por k-medias). - Validación y representación de la agrupación.
UNIDAD 8. DISCRIMINACI"N Y COMPARACI"N MULTIVARIANTE
- Análisis de discriminación lineal (LDA) y cuártico (QDA). - Análisis multivariante de la varianza (MANOVA) y sus versiones no paramétricas (MRPP, ANOSIM, MPANOVA, MANTEL).
UNIDAD 9. ORDENACI"N Y REDUCCI"N DE LA DIMENSI"N
- Análisis de componentes principales (PCA). - Análisis de correspondencias (CA). - Análisis de escalamiento multidimensional (MDS/NMDS).
Trabajo Fin de Máster Ciencia de Datos Online con R Software
El Trabajo Fin de Máster en nuestro programa de máster data science España es la culminación de un viaje académico enfocado en el Máster en Estadística con R. En este proyecto, los estudiantes aplican técnicas específicas de análisis de datos online utilizando el lenguaje R para ciencia de datos.
Trabajo de Fin de Máster (TFM)
Una vez aprobado el temario del Máster deberás realizar un TFM en el que aplicarás en la práctica las técnicas abordadas en el Máster.
El TFM es una oportunidad excelente para demostrar que cuentas con habilidades avanzadas en adquisición, preparación, visualización, programación, modelado, evaluación e interpretación de datos para afrontar proyectos de Estadística Aplicada y Ciencia de Datos.
Claustro docente
El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.
En este Máster contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de dos docentes expertos que van compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el sector de la Ciencia de Datos:
ROSANA FERRERO
Data Scientist con más de 10 años de experiencia en consultoría, investigación y docencia.Colabora en proyectos de diversos centros de investigación como el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), CAPES-PUC, IAS-CSIC y LINCGlobal. Asesora y consultora en Biomáxima.
JUAN LUIS L"PEZ
Analista de datos con certificaciones en Data Visualization with ggplot2, Data Analysis in R y Machine Learning Toolbox.
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