Un Corso universitario de gran valor para que valides con mayor solidez tus hipótesis y conclusiones mediante la Biostatistica con R” 

La Bioestadística se ha vuelto esencial en la investigación sanitaria para diseñar estudios experimentales y observacionales, analizar los datos que se han recabado y tomar decisiones basadas en estos resultados. De hecho, permite a los investigadores considerar factores como la variabilidad y la incertidumbre en los datos, lo que es relevante para validar las conclusiones obtenidas. Además, los resultados de las investigaciones a menudo se presentan en forma de cifras o estadísticas, y la Bioestadística ayuda a los investigadores a interpretarlos correctamente. Por tanto, resulta indudable que su contribución es fundamental para mejorar la comprensión de las enfermedades y tratamientos médicos en ámbitos como la Odontología. 

Es por ello que, si el profesional odontológico no dominara con solvencia la Biostatistica con R, estaría en clara desventaja, siendo sus investigaciones menos sólidas que las de otros compañeros al no aplicar avanzadas herramientas de validez de los resultados. Con mayor razón, este Corso universitario le será de gran valor para actualizarse en esta materia de creciente interés. Así, a través del título recorrerá los conceptos estadísticos aplicados a la investigación, los fundamentos del lenguaje R y sus métodos de Regresión y análisis multivariante. Además, se adentrará en el Aprendizaje Supervisado y No Supervisado empleando el Data Mining en su metodología de trabajo. 

Sin duda, una preparación de alto nivel que llevará a sus investigaciones al siguiente nivel. Para ello, tan solo necesitará un dispositivo con conexión a Internet, el cual le abrirá las puertas a un extenso catálogo digital de recursos a su disposición en el Campus Virtual. Dentro de esta plataforma, el estudiante tendrá la batuta de sus propios tiempos académicos, sirviéndose de avanzados contenidos diseñados por un equipo docente referente. 

Este es el programa que buscas para analizar en detalle los métodos de Regresión y análisis multivariante con R”   

Este Corso universitario en Biostatistica con R contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Bioestadística con R 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Mediante avanzados materiales académicos, te beneficiarás de un ciclo educativo condensado en solo 150 horas que gestionarás a tu conveniencia mientras recorres los fundamentos del lenguaje R” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

Dominarás todos y cada uno de los principales conceptos de la Biostatistica con R para llevar al siguiente nivel tus investigaciones odontológicas”   

¿Quieres manejar las técnicas estadísticas con Data Mining más eficaces? ¡Lo harás en tan solo 6 semanas!” 

Il programma è stato concepito secondo un formato online che consentirà ai professionisti del settore odontoiatrico di combinare senza problemi la loro attività con questa formazione di alto livello. Infatti, non è necessario frequentare un solo giorno in un centro in loco e non si dovranno adattare a orari specifici. Al contrario, si potranno gestire autonomamente i tempi di studio e persino interiorizzare più rapidamente le idee del programma grazie al dinamismo delle risorse del Campus Virtuale. Sono disponibili formati multimediali diversi come schemi interattivi, video, master class e casi di studio. 

Schemi interattivi, video, master class o analisi di casi aumenteranno il tuo rendimento accademico, a tutto vantaggio della tua ricerca”  

Modulo 1. Statistica e uso di R nella ricerca sanitaria  

1.1. Biostatistica

1.1.1. Introduzione al metodo scientifico 
1.1.2. Popolazione e campione. Misure di campionamento centralizzato 
1.1.3. Distribuzioni discrete e distribuzioni continue 
1.1.4. Schema generale dell'inferenza statistica. Inferenza sulla media di una popolazione normale. Inferenza sulla media di una popolazione generale 
1.1.5. Introduzione all'inferenza non parametrica

1.2. Introduzione a R

1.2.1. Caratteristiche di base del programma 
1.2.2. Tipi di oggetti principali 
1.2.3. Semplici esempi di simulazione e inferenza statistica 
1.2.4. Grafici 
1.2.5. Introduzione alla programmazione in R

1.3. Metodi di regressione con R  

1.3.1. Modelli di regressione 
1.3.2. Selezione delle variabili 
1.3.3. Modello di diagnosi 
1.3.4. Trattamento dei valori anomali 
1.3.5. Analisi di regressione

1.4. Analisi multivariata in R

1.4.1. Descrizione di dati multivariati 
1.4.2. Distribuzioni multivariate 
1.4.3. Riduzione delle dimensioni 
1.4.4. Classificazione non supervisionata: analisi dei cluster 
1.4.5. Classificazione supervisionata: analisi discriminante

1.5. Metodi di regressione per la ricerca con R

1.5.1. Modelli lineari generalizzati (GLM): regressione di Poisson e binomiale negativa 
1.5.2. Modelli lineari generalizzati (GLM): regressioni logistiche e binomiali 
1.5.3. Regressione di Poisson e binomiale negativa inflazionata a zero 
1.5.4 Adattamento locale e modelli additivi generalizzati (GAM) 
1.5.5. Modelli misti generalizzati (GLMM) e Modelli misti additivi (GAMM)

1.6. Statistica applicata alla ricerca biomedica con R I

1.6.1. Nozioni di base di R. Variabili e oggetti in R. Gestione dei dati. File. Grafici 
1.6.2. Statistiche descrittive e funzioni di probabilità 
1.6.3. Programmazione e funzioni in R 
1.6.4. Analisi della tabella di contingenza 
1.6.5. Inferenza di base con variabili continue

1.7. Statistica applicata alla ricerca biomedica con R II

1.7.1. Analisi della varianza 
1.7.2. Analisi di correlazione 
1.7.3. Regressione lineare semplice 
1.7.4. Regressione lineare multipla 
1.7.5. Regressione logistica

1.8. Statistica applicata alla ricerca biomedica con R III

1.8.1. Variabili di confusione e interazioni 
1.8.2. Costruzione di un modello di regressione logistica 
1.8.3. Analisi di sopravvivenza 
1.8.4. Regressione di Cox 
1.8.5. Modelli predittivi. Analisi della curva ROC

1.9. Tecniche statistiche di Data Mining con R I

1.9.1. Introduzione. Data Mining. Apprendimento Supervisionato e Non. Modelli Predittivi. Classificazione e regressione 
1.9.2. Analisi descrittiva. Pre-elaborazione dei dati 
1.9.3. Analisi delle Componenti Principali (PCA) 
1.9.4. Analisi dei Cluster. Metodi Gerarchici. K-means

1.10. Tecniche statistiche di Data Mining con R II

1.10.1. Misure di Valutazione dei Modelli. Misure di capacità predittiva. Curve ROC 
1.10.2. Tecniche di Valutazione dei Modelli. Convalida incrociata. Campioni Bootstrap 
1.10.3. Metodi basati su alberi decisionali (CART) 
1.10.4. Support vector machines (SVM) 
1.10.5. Random Forest (RF) e Reti Neuronali (NN) 

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"