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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 Postgraduate certificate en Advanced Multivariate 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.

A su vez, un prestigioso Director Invitado Internacional impartirá una minuciosa Masterclass que contribuirá a que los ingenieros adquieran competencias avanzadas.

Un reconocido Director Invitado Internacional ofrecerá una intensiva Masterclass para ahondar en técnicas avanzadas como el análisis de correspondencia, análisis discriminante y análisis cluster”  

Este Postgraduate certificate en Advanced Multivariate 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"

The syllabus has been designed with the current needs of the engineer in mind and provides comprehensive and contemporary teaching to help students improve their ability to analyze and understand multivariate data, which will enable them to make better professional decisions. And to facilitate the integration of new knowledge, the program is developed in a 100% online format, allowing students to adapt their learning to their schedules and needs, and uses Relearning methodology to optimize the learning experience and ensure effective knowledge acquisition.

Optimize your learning experience with Relearning methodology and ensure effective knowledge acquisition”

Module 1. Multivariate Statistical Techniques I

1.1. Factor Analysis

1.1.1. Introduction
1.1.2. Fundamentals of Factor Analysis
1.1.3. Factor Analysis
1.1.4. Factor Rotation Methods and Factor Analysis Interpretation

1.2. Factor Analysis Modeling

1.2.1. Examples
1.2.2. Statistical Software Modeling

1.3. Main Component Analysis

1.3.1. Introduction
1.3.2. Main Component Analysis
1.3.3. Systematic Principal Component Analysis

1.4. Principal Component Analysis Modeling

1.4.1. Examples
1.4.2. Statistical Software Modeling

1.5. Correspondence Analysis

1.5.1. Introduction
1.5.2. Independence Test
1.5.3. Row and Column Profiles
1.5.4. Inertia Analysis of a Point Cloud
1.5.5. Multiple Correspondence Analysis

1.6. Correspondence Analysis Modeling

1.6.1. Examples
1.6.2. Statistical Software Modeling

1.7. Discriminant Analysis

1.7.1. Introduction
1.7.2. Decision Rules for Two Groups
1.7.3. Classification over Several Populations
1.7.4. Fisher's Canonical Discriminant Analysis
1.7.5. Selecting Variables: Forward and Backward Procedure
1.7.6. Systematic Discriminant Analysis

1.8. Discriminant Analysis Modeling

1.8.1. Examples
1.8.2. Statistical Software Modeling

1.9. Cluster Analysis

1.9.1. Introduction
1.9.2. Distance and Similarity Measures
1.9.3. Hierarchical Classification Algorithms
1.9.4. Non-Hierarchical Classification Algorithms
1.9.5. Procedures to Determine the Appropriate Number of Clusters
1.9.6. Characterization of Clusters
1.9.7. Systematic Cluster Analysis
1.9.8. Cluster Analysis Modeling

1.10. Examples

1.10.1. Statistical Software Modeling

Module 2. Multivariate Statistical Techniques II

2.1. Introduction
2.2. Nominal Scale

2.2.1. Measures of Association for 2x2 Tables

2.2.1.1. Phi Coefficient
2.2.1.2. Relative Risk
2.2.1.3. Cross-Product Ratio (Odds Ratio)

2.2.2. Measures of Association for IxJ Tables

2.2.2.1. Contingency Ratio
2.2.2.2. Cramer's V
2.2.2.3. Lambdas
2.2.2.4. Tau of Goodman and Kruskal
2.2.2.5. Uncertainty Coefficient

2.2.3. Kappa Coefficient

2.3. Ordinal Scale

2.3.1. Gamma Coefficients
2.3.2. Kendall's Tau-B and Tau-C
2.3.3. Sommers' D

2.4. Interval or Ratio Scale

2.4.1. Eta Coefficient
2.4.2. Pearson's and Spearman's Correlation Coefficients

2.5. Stratified Analysis in 2x2 Tables

2.5.1. Stratified Analysis
2.5.2. Stratified Analysis in 2x2 Tables

2.6. Problem Formulation in Log-linear Models

2.6.1. The Saturated Model for Two Variables
2.6.2. The General Saturated Model
2.6.3. Other Types of Models

2.7. The Saturated Model

2.7.1. Calculation of Effects
2.7.2. Goodness of Fit
2.7.3. Test of K effects
2.7.4. Partial Association Test

2.8. The Hierarchical Model

2.8.1. Backward Methods

2.9. Probit Response Models

2.9.1. Problem Formulation
2.9.2. Parameter Estimation
2.9.3. Chi-Square Goodness-of-Fit Test
2.9.4. Parallelism Test for Groups
2.9.5. Estimation of the Dose Required to Obtain a Given Response Ratio

2.10. Binary Logistic Regression

2.10.1. Problem Formulation
2.10.2. Qualitative Variables in Logistic Regression
2.10.3. Selection of Variables
2.10.4. Parameter Estimation
2.10.5. Goodness of Fit
2.10.6. Classification of Individuals
2.10.7. Prediction

Develop skills in data analysis and statistics that will allow you to excel in your professional career”