Tratamiento de datos y técnicas analíticas
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Diseño muestral y selección aleatoria de muestras.
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Preprocesamiento de datos, incluyendo métodos de discretización, selección de características, selección de instancias, imputación de valores perdidos, tratamiento de datos con ruido (errores), etc.
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Diseño y análisis de encuestas web Estimación en áreas pequeñas.
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Tratamiento de datos. Análisis exploratorio de datos. Diseño, depuración, imputación y explotación de bases de datos.
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Diseño y validación de instrumentos de medida.
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Diseño y análisis de experimentos. Ensayos clínicos.
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Técnicas de Análisis Multivariante y Modelos de regresión estadística: lineales (ANOVA, MANOVA, MANCOVA), GLM: lineales generalizados (log-lineales.logit, Poisson, ...), regresión PLS, Ridge y en componentes principales, multinivel y de ecuaciones estructurales, aditivos, mixtos, etc.
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Modelos Factoriales exploratorios y confirmatorios y modelos de Ecuaciones Estructurales.
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Estimación no paramétrica de curvas. Modelos aditivos generalizados (GAM).
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Meta-análisis.
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Análisis de datos longitudinales de tiempos de vida: fiabilidad y supervivencia; Análisis de Fiabilidad en Ingeniería y Física.
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Análisis estadístico, modelización y predicción en espacio-tiempo. Medidas de información y complejidad. Análisis de riesgos.
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Métodos de Ingeniería inversa. Modelización biomatemática.
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Análisis de Redes Sociales y Minería de textos.
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Minería de datos: aprendizaje supervisado (clasificación, regresión) y no supervisado (clustering). Problemas no balanceados, clasificación multi-etiqueta, multi-instancia.
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Modelos de optimización matemática. Modelos de Investigación Operativa en toma de decisiones.
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Optimización combinatoria en Localización, Transporte y Distribución, Producción, Scheduling, Routing y Diseño de Redes.
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Análisis de datos funcionales.
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Análisis de Series Temporales. Modelos ARIMA y SARIMA.
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Modelización estocástica mediante procesos estocásticos. Modelización y análisis espacio-temporal de datos blandos y duros de elevada dimensión.
Oferta de formación y soporte tecnológico
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Desarrollo de software estadístico “a medida”.
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Elaboración de paquetes en R, Python, Mathematica y aplicaciones ejecutables en Windows.
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Formación en Estadística, niveles básico y avanzado para profesionales.
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Formación especializada en Estadística y Análisis de Datos para organismos y empresas Análisis estadísticos para informes periciales.
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Formación en diseño muestral y tratamiento de encuestas.
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Formación en Investigación Operativa, niveles básico y avanzado para profesionales.
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Formación en SPSS: Análisis de datos básico y profesional mediante sintaxis. Cursos a medida en SPSS para empresas y profesionales de las CC.SS. y CC. de la Salud.
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Formación en R/RStudio, nivel básico, avanzado y programación de paquetes.
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Formación en Python, Mathematica, Matlab y Delphi Pascal aplicados al análisis de datos o implementación de herramientas de análisis.
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Formación en minería de datos: clasificación, regresión, clustering, etc.
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Formación en Bioestadística y Bioinformática.