Diseño de Investigación y Análisis de Datos con R
Domina, desde cero, las técnicas clásicas, robustas y avanzadas que tus publicaciones científicas necesitan: del diseño de la investigación al machine learning y el Big Data.
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Tu formación queda respaldada con un diploma digital emitido por la Secretaría de Educación, bajo el Registro Oficial 17DAP57319 (SEEM). Para su trámite se requiere título de licenciatura y expediente completo.
Ciencia de datos al servicio de tu investigación
El diplomado proporciona las herramientas analíticas y metodológicas necesarias para aplicar la ciencia de datos en proyectos de investigación y de desarrollo profesional.
A través de una formación estructurada, desarrollarás competencias en manejo de datos, análisis estadístico y aplicación de modelos, y fortalecerás tu capacidad para tomar decisiones informadas y sustentadas en evidencia.
Licenciados, maestros, doctores e investigadores que buscan integrar el análisis de datos en su disciplina.
Profesionales con formación en:Especialistas que te acompañan en cada sesión
Cinco unidades, 40 temas
Explora cada unidad y despliega sus temas, o busca directamente una técnica.
Diseño de investigación
- Evolución del método estadístico
- Ciencia en la sociedad
- Método científico
- Conocimiento
- Medición de datos
- Experimentación
- Clasificación
- Inicio de una investigación
- Tema de investigación
- Objetivo de la investigación
- Hipótesis de la investigación
- Metas
- Datos y muestreo
- Tipos de muestreo: con y sin azarización
- Cálculo de tamaño muestral
- Grupo control y grupos experimentales
- Principios éticos en la investigación
- Tipo de diseño y motivos de elección
- Propiedades de una investigación
- Clasificación de los diseños de investigación estadística
- Diseños observacionales: prevalencia, casos y controles, cohortes
- Diseños cuasiexperimentales: intersujetos, intrasujetos y pre-post test
- Diseños experimentales: laboratorio, ensayos clínicos controlados y estudios de campo
- Autoevaluación del trabajo
- Presentación oral: métodos audiovisuales, exposición verbal y cartel
- Manuscrito y publicación: del título a las referencias
- Elección de la revista
- Estadística descriptiva
- Estadística predictiva
- Estadística multivariada
- Machine learning
- Técnicas robustas
Técnicas clásicas
- Instalación y primeros pasos
- Tipos de introducción de datos
- Importado y exportado de bases de datos
- Cambio de directorio
- Guardado de scripts
- Medidas de posición y dispersión
- Descriptiva robusta: Huber, alpha winsorizadas y alpha recortadas
- Test de Grubbs para detección de outliers
- La distribución normal
- Tratamiento de datos faltantes
- Gráficos de barras, sectores, histograma, nubes de puntos y cajas
- Gráficos para tablas de contingencia
- Test de Wilcoxon
- Test de Wilcoxon – Mann-Whitney
- Test de Kolmogorov – Smirnov
- Test de Shapiro-Wilks
- Test de Kruskal – Wallis
- Test de Chi cuadrado
- Distribución t-Student
- Funciones t.test y var.test
- Resolución y supuestos
- Media de una población normal
- Media de una población no necesariamente normal: muestras grandes
- Cociente de dos poblaciones independientes
- Un factor. HSD Tukey
- Generalizaciones robustas del test de Welch y del test de Box
- Dos factores. HSD Tukey
- Comparaciones robustas lincon
- Proceso de realización de MANOVA
- Modelo y contraste
- Tabla de análisis de varianza
- Resolución, interpretación y predicciones
- Coeficiente de correlación de Pearson; métodos de Kendall y Spearman
- Modelo y contraste de la regresión lineal múltiple
- Tabla de análisis de la varianza
- Estimación de la varianza común
- Contraste de hipótesis sobre los coeficientes
- Regresión múltiple con R
- Selección secuencial por pasos. Criterio de Akaike (AIC)
- Resolución
- Representaciones gráficas
Técnicas avanzadas
- Regresión lineal por mínimos cuadrados
- Recta de Huber
- LTS: Least Trimmed Squares
- LMS: Least Median of Squares
- Recta M-estimador (MM)
- Resolución del modelo
- Interpretación y predicciones
- Modelos logit y probit
- Resolución del modelo
- Interpretación y predicciones
- Formulación
- Resolución y toma de decisiones
- Regresión de Huber
- MM-estimadores
- Regresión múltiple M-estimadores
- Interpretación de resultados, predicciones y toma de decisiones
- Correlación de porcentaje ajustado
- Correlación winsorizada
- M-estimadores de Goldberg e Iglewicz
- Correlación robusta para p variables
- Realización del modelo lineal
- Comprobación de efectos fijos y aleatorios
- Creación del modelo y comprobación de supuestos
- Transformaciones
- Interpretación de resultados y toma de decisiones
- Árboles de regresión
- Podado del árbol
- Árboles de clasificación
- Interpretación de resultados y toma de decisiones
- Modelos GAM para validación de modelos CART
- Interpretación de resultados y toma de decisiones
- Análisis de supervivencia sin covariables
- Estimador de Kaplan-Meier
- Comparación de curvas de supervivencia
- Análisis de supervivencia con covariables
- Uno y k grupos
- Objetivos y usos en las diferentes ciencias
- Filtrado lineal
- Identificación, estimación, diagnosis y predicción
- Test de serie estacionaria
- Cointegración de series
- Gráfico plot y función legend
- Recta de regresión
- Histograma y gráfico de cajas
- Gráficos de barras con barras de error
- Gráficos para regresión y correlación con ggplot2
Técnicas de análisis multivariante
- Análisis de correspondencias bidimensional
- Análisis de correspondencias múltiple
- Interpretación de resultados y toma de decisiones
- Confección de un instrumento cuantitativo
- Proceso de validación de un instrumento
- Validación interna: alpha de Cronbach
- Validación externa: análisis factorial exploratorio y confirmatorio
- Formulación
- Proporción de varianza y gráfico de sedimentación
- Representaciones gráficas
- Interpretación de resultados y toma de decisiones
- Análisis discriminante lineal. Clasificación conocida
- Cross-validation
- Método de los k vecinos más próximos (knn)
- K grupos y clasificación desconocida
- Escalado multidimensional métrico
- Escalado multidimensional no métrico
- Trabajo de matrices
- Elección del número de clusters
- Método jerárquico y no jerárquico
- Método de Ward
- Interpretación de resultados y toma de decisiones
Big Data y ETL. Cubos OLAP y Tidyverse
- Importado de bases de datos
- Creación de bases de datos con == y &
- Guardado de bases de datos creadas
- Estudio de variables cuantitativas y cualitativas
- OLAP: procesamiento analítico en línea
- Los cubos OLAP y sus gestores de bases de datos
- Hechos y dimensiones
- Operaciones OLAP: rebanada, dados, enrollar, profundizar y pivote
- Uso del pipe %>%
- Selección y exclusión de columnas
- Filtrado
- Bootstrap clásico
- Bootstrap robusto
- Confección de bases de datos
- Gráficos avanzados para las técnicas estudiadas
Así se distribuye tu semana de estudio
Diez horas semanales organizadas en tres componentes. Selecciona cada uno para conocer cómo se trabaja.
Sesión práctica en línea
El profesor especialista desarrolla en vivo cada técnica del temario, de forma totalmente práctica, para que la repliques al mismo tiempo en tu equipo.
Las clases quedan grabadas y disponibles en la plataforma.
Estudio en plataforma, a tu ritmo
Acceso 24/7 a la plataforma educativa de COCID, donde encontrarás todo el material de estudio, las clases grabadas y videos de apoyo.
Incluye una amplia selección de material complementario para profundizar en cada técnica.
Actividades de evaluación continua
Actividades semanales que consolidan lo aprendido y te permiten medir tu avance a lo largo del diplomado.
Se entregan y consultan directamente en la plataforma educativa.
Elige tu esquema de pago
Selecciona una opción para ver el detalle y el calendario de mensualidades.
Tu expediente: cuatro documentos y tu fotografía
Tenlos a la mano en PDF o imagen: los subirás en el formulario de registro.
También subirás tu fotografía de estudio, en formato PNG de 800 × 800 píxeles. Las características completas aparecen en el formulario de registro.
¿Aún no tienes tu fotografía de estudio? Puedes subir por ahora una foto de frente, tipo selfie, y después enviar tu fotografía de estudio al correo control.escolar@cocid.edu.mx.
Antes de inscribirte
Sí. En ese caso obtendrás un diploma emitido por el Colegio Universitario Científico de Datos. El diploma con registro SEEM-SEP solo puede tramitarse para participantes con título de licenciatura.
El llenado del formulario de registro no garantiza un lugar. La inscripción se formaliza con el pago de inscripción, o bien con el pago en una sola exhibición.
Una fotografía de estudio fotográfico (no escaneada), en formato PNG de 800 × 800 píxeles, que subes en el formulario de registro. Hombres: camisa blanca, corbata, saco gris o beige, bigote y barba recortados y pelo corto. Mujeres: saco gris o beige, sin lentes, sin aretes ni collares y pelo recogido.
Si aún no la tienes, puedes subir por ahora una foto de frente, tipo selfie, y después enviar tu fotografía de estudio al correo control.escolar@cocid.edu.mx.
Si no se envía la documentación solicitada o la fotografía digital en las fechas indicadas, no será posible tramitar tu diploma.
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- InscripciónAl registrarte$1,000
- Pago 01Del 18 al 23 de enero de 2027$2,800
- Pago 02Del 1 al 15 de febrero de 2027$2,800
- Pago 03Del 1 al 5 de marzo de 2027$2,800
- Pago 04Del 1 al 5 de abril de 2027$2,800
- Pago 05Del 1 al 5 de mayo de 2027$2,800
- Pago 06Del 1 al 5 de junio de 2027$2,800
- InscripciónAl registrarte$1,500
- Pago 01Del 18 al 23 de enero de 2027$3,125
- Pago 02Del 1 al 15 de febrero de 2027$3,125
- Pago 03Del 1 al 5 de marzo de 2027$3,125
- Pago 04Del 1 al 5 de abril de 2027$3,125
- Pago 05Del 1 al 5 de mayo de 2027$3,125
- Pago 06Del 1 al 5 de junio de 2027$3,125
- Pago únicoUna sola exhibición$15,000
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