Cursos homologados para oposiciones

Master en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS
Euroinnova Business School Universidad Nebrija
Modalidad
100% Online
Duración
1500 H
Créditos ETCS
60 ECTS
2195€ 1756€
Euroinnova Business School Universidad Nebrija
Modalidad 100% Online
Créditos ETCS 60 ECTS
Duración 1500 H
Fracciona tus pagos cómodamente
Cuota:
1756€/mes
350 €/primer mes
Resto de plazos: 1406 €/mes
Presentación

¡Sumérgete en el excitante mundo de la estadística con nuestro Máster en Técnicas Estadísticas! En un contexto actual donde los datos son el nuevo oro, la capacidad de analizar, interpretar y tomar decisiones basadas en la información se ha convertido en un activo fundamental en todos los sectores. Este máster te brindará las habilidades necesarias para destacar en un mercado laboral vorazmente demandante de expertos en estadística. 

Información

Para qué te prepara

El Máster en Técnicas Estadísticas te prepara para dominar modelos de probabilidad, regresión y programación lineal. Con este programa, desarrollarás habilidades para analizar datos, modelar distribuciones y realizar análisis espacial, lo que te capacitará para diseñar encuestas, realizar muestreos y aplicar técnicas de control estadístico de calidad. Tras finalizar el máster, estarás capacitado para plantear hipótesis, realizar contrastes estadísticos y abordar proyectos de análisis de datos funcionales. 

Objetivos
  • Desarrollar modelos de regresión lineal para análisis de datos.
  • Aplicar la regresión logística en estudios de investigación social.
  • Utilizar técnicas de programación lineal para optimizar procesos.
  • Realizar análisis de supervivencia utilizando el método de Kaplan-Meier.
  • Implementar análisis de patrones de localización de puntos en datos espaciales.
  • Evaluar la calidad de encuestas mediante control estadístico.
  • Realizar contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos.
¿A quién va dirigido?

El Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS está diseñado para profesionales con un sólido conocimiento en probabilidad, regresión, programación lineal y estadística espacial. Dirigido a quienes buscan dominar modelos discretos y continuos, regresión lineal y logística, análisis de supervivencia, programación lineal y estadística espacial. Este programa avanzado abarca desde la teoría del método simplex hasta técnicas de diseño de encuestas y muestreo, preparando a los alumnos para abordar proyectos complejos y aplicar el control estadístico de calidad en diversas áreas.

Salidas Laborales
  • Analista de datos
  • Análisis de riesgos financieros
  • Modelado de procesos industriales

Metodología

La metodología de Red Educa

La renovada metodología de Red Educa se basa en dos pilares: la innovación y la didáctica. Tenemos a nuestra disposición la plataforma más moderna para que el alumno disfrute de su proceso de aprendizaje con los recursos multimedia que reclama el sistema educativo actual. Mediante vídeos de apoyo o todo un extenso material audiovisual para recorrer de la mano de Red Educa el camino a la digitalización en las aulas y profundizar en las metodologías más vanguardistas.

Nuestra metodología nos hace ser pioneros en formación e-learning y nos permite contribuir con la formación continua del profesorado con el contenido más actual. Es por ello, que nuestros cursos constan de materiales monográficos donde, la didáctica y el contenido práctico, serán las notas predominantes.

Garantizamos un seguimiento y un trato personalizado de los alumnos con los docentes a lo largo del curso con un trato cercano y accesible. El docente permanecerá al lado del alumno en todo momento, motivando su avance y facilitando su aprendizaje. Además, tendrán plena disponibilidad para revolver todas sus consultas o dudas mediante correo electrónico o en los horarios de tutorías telefónicas, lo que permite un contacto directo y constante con el alumno, enriquecedor para ambos.

Contenidos multimedia de calidad

Contenidos multimedia de calidad

Metodologías innovadoras e-learning

Metodologías innovadoras e-learning

Seguimiento docente personalizado

Seguimiento docente personalizado

Contenido didáctico práctico

Contenido didáctico práctico

Contenidos 100% actualizados

Contenidos 100% actualizados

Campus virtual intuitivo

Campus virtual intuitivo

El curso finalizará con éxito tras la lectura amena del manual teórico, así como, del cumplimiento de los requisitos que establezca nuestra plataforma online que serán:

  • LupaCompletar el 75% de las lecciones, para lo cual deberás acceder a todas las lecciones en el campus virtual.
  • AutoevaluaciónRealizar las autoevaluaciones de cada tema y tener una nota media de 50/100
  • Examen finalRealizar el examen final y obtener una nota mínima de 50/100

Temario

Temario del curso
  1. Experimento aleatorio
  2. Espacio muestral
  3. Suceso
  4. Intersección de sucesos
  5. Probabilidad clásica
  6. Probabilidad condicional
  7. Ley de probabilidad total
  8. Teorema de Bayes
  9. Variables aleatorias
  10. Desigualdad de Chebyschev
  11. Distribución normal
  1. Modelos discretos
  2. Distribución dicotómica (Bernoulli)
  3. Distribución binomial
  4. Distribución hipergeométrica
  5. Modelo de poisson
  1. Distribución continua
  2. Distribución uniforme
  3. Distribución exponencial
  4. Distribución normal
  1. Aproximación de una Binomial por una Poisson
  2. Aproximación de una Binomial por una Normal
  3. Aproximación de una distribución de Poisson por una Normal
  4. Corrección por continuidad
  1. Regresión lineal
  2. Coeficiente de Pearson
  3. Coeficiente de Spearman
  4. Coeficiente Tau de Kendall
  5. Correlación Jackknife
  1. La regresión logística
  2. Dónde y cuándo aplicarla
  3. Cómo interpretarla
  4. Precauciones
  1. Análisis de supervivencia
  2. Conceptos básicos
  3. Supervivencia y riesgo
  4. Metodología estadística
  5. Regresión de Cox
  6. Método de Kaplan-Meier
  1. Introducción
    1. - Historia de la programación lineal
    2. - Métodos de solución
  2. Teorema fundamental
    1. - Enunciado
    2. - Demostración
  3. Implicaciones del teorema fundamental
  4. Ejemplos de aplicación
    1. - Pasos para resolver un problema de programación lineal
  1. Modelización
    1. - Modelo de transporte
    2. - Modelo de asignación
    3. - Modelo de ordenación de tareas
    4. - Modelo de la mochila
  2. Algoritmo de Ford-Fulkerson
  3. Caminos hamiltonianos de coste mínimo
  4. Algoritmo de Kruskal
  5. PERT-CPM
  1. Introducción
  2. Método de representación gráfica
  3. Método simplex
  4. Método de las dos fases
  5. Método de la M grande
  6. Método Lemke
  7. Cambios de variable
  1. Introducción
    1. - Teoría
  2. Costes relativos o sombra
  3. Las variables de holgura
  4. Inclusión de variables
  5. Añadir nuevas restricciones
  1. Introducción
  2. Teoría sobre dualidad
    1. - El problema dual
    2. - El problema primal
    3. - La función objetivo
    4. - Teorema fundamental de la dualidad
  3. Interpretación económica de las variables duales
  4. Algoritmo del simplex dual
  1. Introducción
    1. - Conceptos básicos
  2. Regla de entrada
  3. Regla de salida
  4. Criterio de optimalidad
  5. Soluciones a problemas
  1. Introducción
  2. Dividir un problema
  3. Métodos de resolución de problemas de programación entera
    1. - Métodos de planos de corte
    2. - Métodos enumerativos
    3. - Métodos heurísticos
  4. Branch and Bound
    1. - Ejemplo
  5. Optimalidad y relajación
  1. ¿Qué es la estadística?
    1. - Tipos de estadística
  2. Estadística espacial
    1. - Datos espaciales
    2. - Infraestructura de Datos Espaciales (IDE)
    3. - Parámetros estadísticos
  3. Estadísticas sobre líneas
  4. Autocorrelación espacial
  5. Variograma
  1. ¿Qué son los modelos lineales?
    1. - Componentes de un modelo generalizado lineal
  2. Modelo de regresión lineal
  3. Modelo de análisis de varianza
  4. Algoritmo de Gibbs Sampling
  1. Introducción
  2. Correlación lineal y regresión lineal
    1. - Correlación lineal
  3. Correlación espacial
    1. - Índices de correlación espacial
  4. Variograma
    1. - Semivariograma
    2. - Variables regionalizadas
  5. Método Kriging
  1. Introducción
  2. Análisis exploratorio de datos espaciales
  3. Métodos gráficos
  4. Conclusiones
  1. ¿Qué es un patrón?
  2. Modelo de distribución espacial
  3. Patrones espaciales
    1. - Análisis de patrones espaciales
  4. Medidas centrográficas
  5. Patrones de puntos
    1. - Cuadrantes
    2. - Vecino más cercano
    3. - Función K de Ripley
  1. Introducción
  2. Concepto de función de distribución
  3. Concepto de función de probabilidad
  4. Distribuciones más utilizadas en estadística
  5. Teorema central del límite
    1. - Ejemplo del teorema central del límite
  1. Introducción
  2. Metodología de investigación
    1. - Metodología
    2. - Método científico
  3. Métodos o tácticas
    1. - Experimental
    2. - Correlacional
    3. - Observacional
  4. Técnicas
  5. Elección del método y las técnicas
    1. - Criterios de selección del método y las técnicas
  6. Las técnicas en sí mismas
  1. Introducción
  2. Historia de las encuestas en la investigación social
    1. - La aritmética política
    2. - La estadística moral
    3. - El movimiento de Encuestas y Monografías Sociales
    4. - Marx y Weber
    5. - El estudio de las actitudes
    6. - Las votaciones particulares
    7. - Gallup, Roper y Crossley
  3. ¿Qué son las encuestas?
    1. - La encuesta y las técnicas de investigación
    2. - La encuesta: una técnica para explorar, describir y explicar la realidad social
    3. - Propuesta de una definición de encuesta
  4. Tipos de encuesta
    1. - La encuesta personal
    2. - La encuesta de correo
    3. - La encuesta telefónica
    4. - Otros tipos de encuesta
    5. - La elección del tipo de encuesta más adecuada en función de sus ventajas e inconvenientes
  5. El proceso general de investigación mediante encuestas
  1. Abordaje directo de la población
  2. Solución: encuestar sólo a una muestra
    1. - A la búsqueda de una solución
    2. - Representatividad de las muestras
    3. - Fases en la obtención de una muestra
  3. Acerca del tamaño de la muestra
    1. - Importancia del concepto
    2. - Algunos consejos
    3. - Expresiones de cálculo
  4. Muestras no aleatorias
  5. Muestreo aleatorio
    1. - Muestreo aleatorio simple
    2. - Muestreo sistemático con arranque aleatorio
    3. - Muestreo estratificado
    4. - Muestreo de conglomerados
    5. - Variantes
    6. - ¿Cómo escoger un procedimiento de muestreo?
  6. Errores de muestreo
    1. - El error muestral y sus expresiones asociadas
    2. - El error muestral y la estimación
    3. - Riesgo en la estimación
    4. - Un ejemplo concreto
  7. Consecuencias del muestreo en el análisis de los datos
    1. - Ponderación
    2. - Varianzas
    3. - Modelos de muestreo en el software al uso
  8. Problemas prácticos
    1. - Problemas con la base de datos
    2. - Problemas con la ausencia de respuesta
    3. - Los encuestadores
  9. Software para el muestreo: SOTAM
  1. Introducción
  2. Encuestas por correo
  3. Encuestas por teléfono
  4. Encuestas cara a cara: muestreo por cuotas
  5. Encuestas cara a cara: muestreo por rutas aleatorias
    1. - Construcción de la ruta aleatoria
    2. - Selección del encuestado en la vivienda
  1. Introducción
  2. ¿Qué es un cuestionario?
  3. ¿Por qué utilizar un cuestionario?
  4. Esquema conceptual para orientar la elaboración del cuestionario
    1. - Las variables son constructos
  5. Pasos para la elaboración del cuestionario
  6. El objetivo del cuestionario
    1. - El contexto de la encuesta
    2. - Los recursos disponibles
  7. El diseño del cuestionario
  8. Recomendaciones para hacer las preguntas del cuestionario
    1. - Recomendaciones para elaborar preguntas factuales
    2. - Preguntas abiertas comparadas con preguntas cerradas
    3. - Preguntas llave o filtro
  9. Medición de estados subjetivos
    1. - Tests de ordenación
    2. - Tests tipo Likert
  10. Revisión de las preguntas
    1. - Procedimientos subjetivos
    2. - Procedimientos empíricos
  11. Preguntas demográficas
  12. Orden y disposición de las preguntas en el cuestionario
  1. Introducción
  2. La selección de entrevistadores
  3. El entrenamiento de los entrevistadores
    1. - Entrenamiento genera]
    2. - Entrenamiento específico
    3. - Materiales y procedimientos de entrenamiento
  4. Acceso al campo
  5. La entrevista en sí
    1. - Concepto y tipos de entrevista
    2. - La realización de la entrevista
    3. - La revisión de !a entrevista
    4. - Supervisión y control
    5. - Feed-back
  6. Guía de la entrevista
  1. El trabajo de campo
    1. - Selección y formación de encuestadores
    2. - Coordinación, seguimiento y control del trabajo de campo
  2. Material para realizar el trabajo de campo
    1. - Manual o normas para encuestadores
    2. - Cuestionario
    3. - Carne o acreditación como encuestador
    4. - Tarjeta de agradecimiento y/o de la empresa
    5. - Hoja de resultados o incidencias
    6. - Ficha de campo
    7. - Punto de inicio de ruta
    8. - Teléfono de contacto
    9. - Cuaderno de notas
  1. Introducción
  2. Tratamiento de dalos
    1. - Términos comunes
    2. - Codificación de datos
    3. - Formato de los dalos
    4. - Escritura de los datos
    5. - Errores en los datos
  3. Análisis estadístico de datos
  1. Introducción
  2. Aprendiendo de los informes publicados
  3. Cuestiones y consideraciones generales
    1. - Cuestiones previas
    2. - Tipos de informes
    3. - Consideraciones generales
  4. El informe técnico y su presentación
    1. - Estructura del informe
    2. - Elementos de un informe
    3. - Presentación de datos
  1. Introducción
  2. Errores asociados al muestreo
    1. - La no respuesta
  3. Errores asociados con el cuestionario
    1. - Necesidad de hacer estudios piloto
  4. Errores asociados con la entrevista
    1. - Errores asociados a los encuestadores
    2. - La importancia en la supervisión
    3. - Repaso a la entrevista y cumplimentación correcta de cuestionarios
  5. Errores asociados con el tratamiento de datos
    1. - Errores en la codificación de datos
    2. - Errores asociados al registro o grabación de los datos
    3. - Errores en la preparación de los datos para el análisis
    4. - Imputación de dalos a las respuestas perdidas y a las no respuestas
  1. Introducción al control de la calidad.
  2. Conceptos básicos de calidad
  3. Estadística descriptiva
  4. Interpretación de los gráficos
  1. Conceptos de estadística
  2. Elementos básicos de probabilidad
  3. Experimentos
  1. Variables y atributos
  2. Variables aleatorias discretas
    1. - Distribución uniforme discreta
    2. - Distribución de Bernouilli
    3. - Distribución Binomial
    4. - Distribución de Poisson
  3. Variables aleatorias continuas
    1. - Distribución Uniforme Continua
    2. - Distribución Normal
    3. - Distribución Normal Tipificada o Estandarizada
    4. - Distribución Chi-Cuadrado de Pearson
    5. - Distribución t- Student
    6. - Distribución F-Snedecor
  1. Muestreo
  2. Técnicas de selección del muestreo
  3. Ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilístico
  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
    1. - Hipótesis en contrastes paramétricos
    2. - Estadístico de contraste
    3. - Potencia de un contraste
    4. - Propiedades del contraste
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos
    1. - Chi-cuadrado
  1. Viabilidad
  2. Técnicas de viabilidad
  3. Pasos para un análisis de viabilidad
  4. Tipos de viabilidad
  1. ¿Qué es el Análisis Funcional?
    1. - Historia
    2. - Cálculo vectorial
  2. Espacios vectoriales
  3. Espacios normados
  4. Aplicaciones lineales y continuas
  1. Datos funcionales
  2. Lenguaje R
  3. Descargar una base de datos
  4. Abrir bases de datos desde formato SPSS
  5. Splines
  1. Conceptos básicos
  2. Espacios Lp
  3. Espacios de Banach
  4. Teoremas de Hann-Banach
  5. Teorema de la función abierta
  6. Teorema de la gráfica cerrada
  1. Conceptos básicos
  2. Espacios con producto interno
  3. Teorema de representación de Riesz
  4. Involución
  5. Operadores lineales acotados
    1. - Funcionales
    2. - Operadores de rango finito
    3. - Operadores adjuntos
    4. - Operadores autoadjuntos
    5. - Operadores compactos
  6. Teorema espectral
  1. ¿Qué es la regresión?
  2. Representación de Datos Funcionales en Bases
    1. - Operaciones:
    2. - Diferenciación
  3. Regresión
  4. Tratamiento de las covariables
  1. Terminología utilizada
  2. Ejercicios resueltos de espacios normados
  3. Ejercicios resueltos de operadores lineales

Titulación

Titulación Obtenida

Doble Titulación:

Titulación Universitaria en Master de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas expedida por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 60 Créditos Universitarios ECTS

Titulación de Master de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings

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Claustro

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Conoce más sobre estadística gracias a nuestra formación especializada en la materia

La estadística es una ciencia que se encarga del tratamiento de los datos en general, desde su obtención, orden y posterior análisis, para obtener información relevante que se pueda utilizar en diferentes contextos.

Son muchas las disciplinas que se basan en la estadística para generar conclusiones relevantes sobre algún tema, desde la biología, física, economía, entre otras. En el mundo empresarial, la estadística y la investigación de mercados tiene un papel muy importante, ya que te permite detectar posibles tendencias en el consumo para adaptar la estrategia empresarial y poder alcanzar un futuro exitoso para la misma.

 Asimismo, dentro de la estadística se distinguen dos ramas bien diferencias:

  • Estadística descriptiva: que abarca los diferentes métodos de recolección, organización, resumen y presentación de los datos. En esta estadística el principal objetivo es describir las características más destacables de los datos observados con recursos como gráficos o tablas.
  • Estadística inferencial, se puede considerar el siguiente paso a la estadística descriptiva ya que va más allá. Aquí se acude a los métodos utilizados en esta disciplina para hacer predicciones y generalizaciones que nos llevarán a las conclusiones obtenidas.

Si te ha parecido interesante, puedes visitar nuestra página web, donde encontrarás toda la información relativa a este y otros cursos sobre la materia, o si lo prefieres puedes ponerte en contacto con nosotros y estaremos encantados de ayudarte en todo lo que necesites.

Sumérgete en el mundo de la estadística de la mano de profesionales del sector con Red Educa

En este Máster Online de Red Educa queremos acercarte a los principales métodos y análisis que se utilizan en el ámbito de la estadística, lo que te permitirá desarrollar un perfil profesional cualificado. Para ello, abarcaremos las diferentes fases que se llevan en un proceso de análisis estadístico, desde los tipos de encuesta, centrándonos en el cuestionario y su elaboración como principal método de recolección de datos.

Además, prestaremos atención a las técnicas de muestreo más utilizadas, teniendo en cuenta el error asociado para obtener resultados ajustados que nos permitan generar conclusiones efectivas basadas en información relevante.

Pasando por los modelos de probabilidad y podrás conocer las probabilidades de distribución, la regresión y otras herramientas que serán muy útiles a la hora de estudiar los datos e identificar tendencias o patrones en los mismos, desde un punto de vista descriptivo y exploratorio.

En definitiva, queremos que amplíes tu conocimiento en la materia y desarrolles las habilidades y competencias más demandadas en el sector relacionadas con la planificación, organización e interpretación, para que puedas elevar tu perfil profesional al máximo nivel y acceder a oportunidades únicas en el mercado laboral de la estadística.

¿A qué estás esperando? ¿No te hemos convencido? Adéntrate en el mundo de la Estadística de la mano de expertos en la materia con este Máster en Técnicas Estadísticas de Red Educa. Visita nuestra página web o contacta con nosotros si necesitas más información.

¡Te esperamos! 

 

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