Análisis avanzado de datos atípicos y outliers en R y Matlab
Aprende análisis robusto de datos con R y Matlab, la clave en Minería de Datos, Estadística y Aprendizaje automático.
Lo que serás capaz de hacer
El análisis robusto de datos y la detección de atípicos (outliers) son cruciales en Estadística, Análisis de datos, Minería de datos, Aprendizaje automático, Inteligencia Artificial, Reconocimiento de patrones, Clasificación, Componentes Principales, Regresión, Big Data y cualquier campo relacionado con los datos. Los investigadores, estudiantes, analistas de datos y, en su mayoría, cualquier persona que esté tratando con datos reales , deben ser conscientes del problema con los valores atípicos (o outliers ) y deben saber cómo tratar este problema y qué métodos robustos se deben utilizar. Y es que la gran mayoría de algoritmos de Machine Learning son capaces de detectar características comunes a la gran mayoría de los datos, pero muchas veces se ven confundidos o incluso ignoran esos datos atípicos, que no deben ser ignorados en condiciones donde peligra la seguridad de las personas, como es el caso de análisis de datos médicos, el mundo de internet de las cosas, o la seguridad en las empresas. ¿Qué ocurriría si por ignorar un dato anómalo se propagara un virus por todo el mundo? Tendríamos una pandemia, como la del COVID19, la cual si no se hubieran ignorado las señales de outliers que detectaban las redes neuronales, se podría haber actuado ante ella con antelación. ¿Qué ocurriría si ignoráramos alguna señal de un sistema de una ciudad inteligente? Se nos podría pasar por alto una fuga de gas ¿Qué ocurriría si por ignorar una alarma, se nos pasara un meteorito que viene hacia la tierra? Tendríamos que llamar a Bruce Willis, para salvarnos del Armageddon Con este curso serás experto en análisis robusto de datos, en la detección y el tratamiento de los datos atípicos, tanto aprendiendo los conceptos teóricos , cómo teniendo a tu disposición los algoritmos implementados de manera práctica con dos lenguajes diferentes para que elijas el que más te conviene: R-Studio y Matlab . Además tendrás acceso a una comunidad para dudas , donde están todos los estudiantes y puedes preguntar lo que quieras acerca del análisis de datos atípicos. Los códigos de implementación de los ejemplos están disponibles para ti en el repositorio abierto de Github para que los puedas descargar y usar. Además, tenemos dos secciones de conceptos básicos que te servirán de ayuda para recordar algunas nociones necesarias para entender los métodos de detección de atípicos. Con este curso podrás entender y saber tratar con uno de los temas más importantes de hoy en día tanto académicamente, como en la industria y en el análisis de datos o el machine learning. Los ejemplos te servirán para visualizar esta importancia del análisis de datos atípicos y outliers así como también de guía para poder llevar a cabo luego estos análisis por ti mismo.
- Todos los conceptos del análisis robusto de datos
- Acceso al grupo privado para dudas
- Cómo identificar y lidiar con datos atípicos
- Funcionamiento de los métodos de detección de atípicos
- ✍️ Ejemplos prácticos en R y Matlab, explicados paso a paso
- Qué métodos usar en la práctica
Temario
UNIDAD 1 - Introducción · 11 leccionesUNIDAD 1 - Introducción
UNIDAD 1 - Introducción
- Bienvenidos
- Introducción al curso
- No valores el curso hasta completar más clases
- Mensaje
- Pre-requisitos
- Software: R y Matlab
- Manual Matlab
- Repositorio de códigos en Github
- Acceso a la comunidad privada de estudiantes
- ¿Cómo formular preguntas en el curso?
- Material extra
UNIDAD 2 - Libro Ciencia de Datos para todos · 1 leccionesUNIDAD 2 - Libro Ciencia de Datos para todos
UNIDAD 2 - Libro Ciencia de Datos para todos
- Libro Ciencia de Datos para todos
UNIDAD 3 - Tu libro de regalo sobre Datos Atípicos y Outliers · 1 leccionesUNIDAD 3 - Tu libro de regalo sobre Datos Atípicos y Outliers
UNIDAD 3 - Tu libro de regalo sobre Datos Atípicos y Outliers
- Descarga tu Libro de Regalo
UNIDAD 4 - Ejemplos · 8 leccionesUNIDAD 4 - Ejemplos
UNIDAD 4 - Ejemplos
- Introducción
- Un ejemplo introductorio
- Matlab: Datos peso del cuerpo y cerebro de mamíferos
- R: Datos peso del cuerpo y cerebro de mamíferos
- ¿Qué es un outlier?
- Algo para que sigas adelante...
- Matlab: Ejemplo sencillo de outliers
- R: Ejemplo sencillo de outliers
UNIDAD 5 - Conceptos básicos I · 6 leccionesUNIDAD 5 - Conceptos básicos I
UNIDAD 5 - Conceptos básicos I
- Introducción
- Muestra y Población
- Distribución de una variable aleatoria
- Distribución Normal
- Distribución t-student y chi cuadrado
- Estimadores
UNIDAD 6 - Espacio univariante · 14 leccionesUNIDAD 6 - Espacio univariante
UNIDAD 6 - Espacio univariante
- Introducción
- Media vs Mediana
- Rango vs RI y STD vs MAD
- Asimetría vs Medcouple
- R: Estimadores
- Método SD
- Z score
- Tukey boxplot
- MADe
- Z score modificado
- Boxplot ajustado
- Algo para que sigas adelante...
- Matlab + R: Métodos detección de atípicos (univariante)
- Conclusiones Espacio Univariante
UNIDAD 7 - Conceptos básicos II · 8 leccionesUNIDAD 7 - Conceptos básicos II
UNIDAD 7 - Conceptos básicos II
- Introducción
- Álgebra lineal
- Variable multivariante
- Distribución conjunta y marginales
- Independencia, covarianza y correlación
- Algo para que sigas adelante...
- Normal multivariante
- R: Normal bivariante
UNIDAD 8 - Espacio multivariante · 25 leccionesUNIDAD 8 - Espacio multivariante
UNIDAD 8 - Espacio multivariante
- Introducción
- Espacio multivariante
- Matlab: Ejemplo
- Estimadores de localización
- Matlab: Estimadores de localización multivariantes
- R: Estimadores de localización multivariantes
- Ejercicio con R
- Estimadores de dispersión
- R: Estimadores de dispersión multivariantes
- Distancia euclídea
- Distancia de Mahalanobis
- R: Distancia de Mahalanobis
- MCD
- Matlab: MCD
- R: MCD
- MCD Ajustado
- Algo para que sigas adelante...
- Paquete de R "mvoutlier"
- Ejemplo: Kola Project
- R: Kola Project y el MCD ajustado
- Stahel-Donoho
- R: Stahel-Donoho
- Kurtosis
- Matlab + R: Métodos detección de atípicos (multivariante)
- Conclusiones Espacio Multivariante
UNIDAD 9 - Regresión lineal robusta · 8 leccionesUNIDAD 9 - Regresión lineal robusta
UNIDAD 9 - Regresión lineal robusta
- Introducción
- Regresión lineal
- Método clásico de regresión: mínimos cuadrados
- Métodos de regresión robustos: LAD, LMS y LTS
- Algo para que sigas adelante...
- Matlab: Regresión robusta
- R: Regresión robusta
- Poniendo en práctica lo aprendido en regresión
UNIDAD 10 - PCA robusto · 2 leccionesUNIDAD 10 - PCA robusto
UNIDAD 10 - PCA robusto
- Introducción a PCA, PCA robusto y PCA sparse
- PCA robusto en R
UNIDAD 11 - Material complementario gratuito · 2 leccionesUNIDAD 11 - Material complementario gratuito
UNIDAD 11 - Material complementario gratuito
- Material complementario gratuito
- Mensaje para ti
UNIDAD 12 - Enhorabuena por completar el curso · 4 leccionesUNIDAD 12 - Enhorabuena por completar el curso
UNIDAD 12 - Enhorabuena por completar el curso
- Lo has logrado!
- Artículos científicos y paquetes en R y Matlab
- Más material complementario
- Clase Extra
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $2,800 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
12 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
2 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Un certificado oficial de la SEP
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Elisa Cabana Garceran del Vall.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 12 unidades · 90 lecciones · 60 h
- 12 meses de acceso
- 2 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $2,800 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Elisa Cabana Garceran del Vall; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.


