Actualiza tus conocimientos en métodos de regresión para la investigación con R en tan solo 150 horas de instrucción académica”

La Estadística permite al especialista vislumbrar los obstáculos que puede encontrarse en el desarrollo de la investigación, es decir, es capaz de predecir mediante fórmulas los periodos de estudio. No obstante, también puede clasificar la información, distribuirla eficientemente para crear datos contextualizados y analizar los comportamientos de respuesta asociadas a la simulación de casos con pacientes que prueben los nuevos tratamientos. Se trata de una herramienta que propicia el desarrollo de las investigaciones estableciendo el tipo de muestreo, el tamaño de la muestra y el tipo de recolección de datos, entre otras ventajas.

TECH destina este Postgraduate certificate en Biostatistics with R a egresados en Farmacia y el resto de profesionales de las Ciencias de la Salud que deseen profundizar en el estudio de los datos estadísticos. Todo ello, mediante el abordaje exhaustivo de las técnicas estadísticas de Data Mining con R, el análisis multivariante con R y todas las aplicaciones asociadas a este sistema. Para conseguirlo, el programa cuenta con un equipo docente experimentado en el área que cuenta con conocimientos fehacientes para transmitir todos los contenidos de la materia. Un estudio que tiene como fin principal actualizar los conocimientos de los fisioterapeutas, mediante herramientas estratégicas.

Se trata de una titulación universitaria planteada en formato 100% online, que permite su acceso a todo el alumnado interesado donde y cuando lo desee. De esta manera, el programa se adapta a las necesidades personales y profesionales de los egresados en Fisioterapia y en otras disciplinas de la rama sanitaria. Asimismo, la titulación cuenta con materiales teórico-prácticos y adicionales, de los que disfrutará el alumnado desde el primer módulo y que harán del estudio un proceso flexible y dinámico. Además, TECH aplica un sistema pedagógico innovador, basado en la metodología Relearning, que eximirá a los especialistas de largas horas de memorización y permitirá una adaptación del ritmo de estudio acorde a sus posibilidades, sin depender de un horario prefijado.

Adéntrate en el Data Mining con R y descubre cómo la minería de datos puede fomentar la generación de conocimientos en torno a los descubrimientos de tu investigación”

Este Postgraduate certificate en Biostatistics with R contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Investigación Médica
• 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

Atiende a los avances en Bioestadística para que los apliques en tus proyectos de investigación y promuevan su rendimiento”

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.

Con TECH no tendrás que prescindir de otros ámbitos de tu vida y podrás compaginar el estudio con tu empleo actual, entre otras actividades"

Profundiza en el programa R y los métodos de regresión y forma parte del grupo de expertos que se encuentra a la vanguardia de la investigación fisioterapéutica"

The structure and content of this Postgraduate certificate in Biostatistics with R have been developed by the teaching team, following the rigorous guidelines pursued by TECH teaching. In addition, the contents have integrated the most comprehensive developments in the field of physiotherapy and the application of statistics in this area. In addition, the Relearning methodology has been used in its development, which exempts professionals from long hours of memorization so that they can assimilate the contents in a simple and gradual manner. A modern experience for those who wish to perfect their skills through a 100% online qualification.

Be involved in the development of new scientific methods around the application of R and understand how it can exponentially improve the Physiotherapy Research process"

Module 1. Statistics and R in Health Research

1.1. Biostatistics

1.1.1. Introduction to The Scientific Method
1.1.2. Population and Sample. Sampling Measures of Centralization
1.1.3. Discrete Distributions and Continuous Distributions
1.1.4. General Outline of Statistical Inference. Inference about a Normal Population Mean. Inference about a General Population Mean
1.1.5. Introduction to Nonparametric Inference

1.2. Introduction to R

1.2.1. Basic Features of the Program
1.2.2. Main Object Types
1.2.3. Simple Examples of Simulation and Statistical Inference
1.2.4. Graphs
1.2.5. Introduction to R Programming

1.3. Regression Methods with R

1.3.1. Regression Models
1.3.2. Variable Selection
1.3.3. Model Diagnosis
1.3.4. Treatment of Outliers
1.3.5. Regression Analysis

1.4. Multivariate Analysis with R

1.4.1. Description of Multivariate Data
1.4.2. Multivariate Distributions
1.4.3. Dimension Reduction
1.4.4. Unsupervised Classification: Cluster Analysis
1.4.5. Supervised Classification: Discriminant Analysis

1.5. Regression Methods for Research with R

1.5.1. Generalized Linear Models (GLM): Poisson Regression and Negative Binomial Regression
1.5.2. Generalized Linear Models (GLM): Logistic and Binomial Regressions
1.5.3. Poisson and Negative Binomial Regression Inflated by Zeros
1.5.4. Local Fits and Generalized Additive Models (GAMs)
1.5.5. Generalized Mixed Models (GLMM) and Generalized Additive Mixed Models (GAMM)

1.6. Statistics Applied to Biomedical Research with R I

1.6.1. Basic Notions of R. Variables and Objects in R. Data handling. Files Graphs
1.6.2. Descriptive Statistics and Probability Functions
1.6.3. Programming and Functions in R
1.6.4. Contingency Table Analysis
1.6.5. Basic Inference with Continuous Variables

1.7. Statistics Applied to Biomedical Research with R II

1.7.1. Analysis of Variance
1.7.2. Correlation Analysis
1.7.3. Simple Linear Regression
1.7.4. Multiple Linear Regression
1.7.5. Logistic Regression

1.8. Statistics Applied to Biomedical Research with R III

1.8.1. Confounding Variables and Interactions
1.8.2. Construction of a Logistic Regression Model
1.8.3. Survival Analysis
1.8.4. Cox Regression
1.8.5. Predictive Models. ROC Curve Analysis

1.9. Statistical Data Mining Techniques with R I

1.9.1. Introduction. Data Mining. Supervised and Unsupervised Learning. Predictive Models Classification and Regression
1.9.2. Descriptive Analysis Data Pre-Processing
1.9.3. Principal Component Analysis (PCA)
1.9.4. Cluster Analysis. Hierarchical Methods. K-Means

1.10. Statistical Data Mining Techniques with R II

1.10.1. Model Evaluation Measures. Predictive Ability Measures. ROC Curves
1.10.2. Models Assessment Techniques. Cross-Validation. Bootstrap Samples
1.10.3. Tree-Based Methods (CART)
1.10.4. Support Vector Machines (SVM)
1.10.5. Random Forest (RF) and Neural Networks (NN)

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