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La mecánica de fluidos computacional es una disciplina clave en la Ingeniería, ya que permite la simulación y análisis de problemas complejos en diferentes campos, como la aeronáutica, la automoción o la industria energética. En la actualidad, la demanda de profesionales altamente capacitados en técnicas de CFD para prediseño y análisis es cada vez mayor. Los ingenieros deben estar en constante actualización de sus conocimientos y habilidades en esta materia para poder enfrentar los desafíos que plantea la industria actual.

El Diplomado en Multivariante Avanzada es la respuesta a esta necesidad creciente. El programa ofrece una capacitación especializada en técnicas multivariantes avanzadas, tanto en su aspecto teórico como en su aplicación práctica en la mecánica de fluidos computacional. De ese modo, los estudiantes podrán profundizar en el conocimiento y dominio de técnicas como el análisis de correspondencia, análisis discriminante y análisis cluster, entre otras, lo que les permitirá mejorar su capacidad para analizar y comprender datos multivariantes y tomar decisiones más fundamentadas.

Se trata así de un programa que se desarrolla en formato 100% online, lo que permite una mayor flexibilidad en el aprendizaje y adaptabilidad a las necesidades de los estudiantes. Además, utiliza la metodología Relearning, que optimiza la experiencia de aprendizaje y asegura la efectividad en la adquisición de los conocimientos. Por todo ello, esta titulación académica se presenta como una oportunidad única para adquirir habilidades altamente valoradas en la industria y mejorar la capacidad de resolver problemas complejos en la mecánica de fluidos computacional.

Dominarás, gracias a esta titulación, técnicas como el análisis de correspondencia, análisis discriminante y análisis cluster para aplicarlas en diferentes campos de la Ingeniería” 

Este Diplomado en Multivariante Avanzada contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa 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

Dominarás técnicas como el análisis de correspondencia, análisis discriminante y análisis cluster para tomar decisiones fundamentadas en diferentes campos de la Ingeniería” 

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.

Podrás acceder al campus virtual las 24 horas del día y disfrutarás de una experiencia didáctica adaptada a tus horarios y necesidades"

Adquirirás habilidades altamente valoradas en la industria y mejora tu capacidad de resolver problemas complejos en la mecánica de fluidos computacional"

El plan de estudios se ha diseñado teniendo en cuenta las necesidades actuales del ingeniero y proporciona una enseñanza exhaustiva y contemporánea para ayudar a los alumnos a mejorar su capacidad para analizar y comprender datos multivariantes, lo que les permitirá tomar mejores decisiones profesionales. Y para facilitar la integración de nuevos conocimientos, el programa se desarrolla en formato 100% online, lo que permite a los estudiantes adaptar su aprendizaje a sus horarios y necesidades, y utiliza la metodología Relearning para optimizar la experiencia de aprendizaje y asegurar la efectividad en la adquisición de conocimientos.

Optimiza tu experiencia de aprendizaje con la metodología Relearning y asegura la efectividad en la adquisición de conocimientos”

Módulo 1. Técnicas estadísticas multivariantes I

1.1. Análisis factorial

1.1.1. Introducción
1.1.2. Fundamentos del análisis factorial
1.1.3. Análisis factorial
1.1.4. Métodos de rotación de factores e interpretación del análisis factorial

1.2. Modelización análisis factorial

1.2.1. Ejemplos
1.2.2. Modelización en software estadístico

1.3. Análisis de componentes principales

1.3.1. Introducción
1.3.2. Análisis de componentes principales
1.3.3. Sistemática del análisis de componentes principales

1.4. Modelización análisis de componentes principales

1.4.1. Ejemplos
1.4.2. Modelización en software estadístico

1.5. Análisis de correspondencia

1.5.1. Introducción
1.5.2. Test de independencia
1.5.3. Perfiles fila y perfiles columna
1.5.4. Análisis de la Inercia de una nube de puntos
1.5.5. Análisis de correspondencias múltiple

1.6. Modelización análisis de correspondencia

1.6.1. Ejemplos
1.6.2. Modelización en software estadístico

1.7. Análisis discriminante

1.7.1. Introducción
1.7.2. Reglas de decisión para dos grupos
1.7.3. Clasificación sobre varias poblaciones
1.7.4. Análisis canónico discriminante de Fisher
1.7.5. Elección de variables: procedimiento Forwrad y Backaward
1.7.6. Sistemática del análisis discriminante

1.8. Modelización análisis discriminante

1.8.1. Ejemplos
1.8.2. Modelización en software estadístico

1.9. Análisis cluster

1.9.1. Introducción
1.9.2. Medidas de distancia y similitud
1.9.3. Algoritmos de clasificación jerárquica
1.9.4. Algoritmos de clasificación no jerárquica
1.9.5. Procedimientos para determinar el número adecuado de grupos
1.9.6. Caracterización de los clústeres
1.9.7. Sistemática del análisis cluster
1.9.8. Modelización análisis cluster

1.10. Ejemplos

1.10.1. Modelización en software estadístico

Módulo 2. Técnicas estadísticas multivariantes II

2.1. Introducción
2.2. Escala nominal

2.2.1. Medidas de asociación para tablas 2x2

2.2.1.1. Coeficiente Phi
2.2.1.2. Riesgo relativo
2.2.1.3. Razón de productos cruzados (odds ratio)

2.2.2. Medidas de asociación para tablas IxJ

2.2.2.1. Coeficiente de contingencia
2.2.2.2. V de Cramer
2.2.2.3. Lambdas
2.2.2.4. Tau de Goodman y Kruskal
2.2.2.5. Coeficiente de incertidumbre

2.2.3. El Coeficiente Kappa

2.3. Escala ordinal

2.3.1. Coeficientes Gamma
2.3.2. Tau-b y Tau-c de Kendall
2.3.3. D de Sommers

2.4. Escala de intervalo o de razón

2.4.1. Coeficiente Eta
2.4.2. Coeficientes de correlación de Pearson y de Spearman

2.5. Análisis estratificado en tablas 2x2

2.5.1. Análisis estratificado
2.5.2. Análisis estratificado en tablas 2x2

2.6. Formulación del problema en modelos loglineales

2.6.1. El modelo saturado para dos variables
2.6.2. El modelo saturado general
2.6.3. Otros tipos de modelos

2.7. El modelo saturado

2.7.1. Cálculo de los efectos
2.7.2. Bondad del ajuste
2.7.3. Prueba de los k efectos
2.7.4. Prueba de asociación parcial

2.8. El modelo Jerárquico

2.8.1. El método Backward

2.9. Modelos de respuesta probit

2.9.1. Formulación del problema
2.9.2. Estimación de los parámetros
2.9.3. Prueba de bondad de ajuste ji-cuadrado
2.9.4. Prueba de paralelismo para grupos
2.9.5. Estimación de la dosis necesaria para obtener una determinada proporción de respuesta

2.10. Regresión logística binaria

2.10.1. Formulación del problema
2.10.2. Variables cualitativas en la regresión logística
2.10.3. Selección de las variables
2.10.4. Estimación de los parámetros
2.10.5. Bondad del ajuste
2.10.6. Clasificación de los individuos
2.10.7. Predicción

Desarrolla habilidades en análisis de datos y estadísticas que te permitirán destacar en tu carrera profesional”