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Temario del curso

Día Uno: Fundamentos del Lenguaje

  • Introducción al Curso
  • Sobre la Ciencia de Datos
    • Definición de Ciencia de Datos
    • Proceso de la Ciencia de Datos
  • Presentación del Lenguaje R
  • Variables y Tipos
  • Estructuras de Control (Bucles / Condicionales)
  • Escalares, Vectores y Matrices en R
    • Definición de Vectores en R
    • Matrices
  • Manipulación de Cadenas y Texto
    • Tipo de datos de carácter
    • E/S de Archivos (File I/O)
  • Listas
  • Funciones
    • Introducción a las Funciones
    • Closures
    • Funciones lapply/sapply
  • DataFrames
  • Laboratorios para todas las secciones

Día Dos: Programación Intermedia en R

  • DataFrames y E/S de Archivos (File I/O)
  • Lectura de datos desde archivos
  • Preparación de Datos
  • Conjuntos de Datos Integrados
  • Visualización
    • Paquete de Gráficos
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / diagrama de dispersión
    • Mapa de Calor
    • Paquete ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Exploración con Dplyr
  • Laboratorios para todas las secciones

Día Tres: Programación Avanzada con R

  • Modelado Estadístico con R
    • Funciones Estadísticas
    • Manejo de NA
    • Distribuciones (Binomial, Poisson, Normal)
  • Regresión
    • Introducción a las Regresiones Lineales
  • Recomendaciones
  • Procesamiento de Texto (paquete tm / Nubes de Palabras)
  • Agrupamiento (Clustering)
    • Introducción al Agrupamiento
    • KMeans
  • Clasificación
    • Introducción a la Clasificación
    • Naive Bayes
    • Árbol de Decisiones
    • Entrenamiento utilizando el paquete caret
    • Evaluación de Algoritmos
  • R y Big Data
    • Conexión de R a bases de datos
    • Ecosistema de Big Data
  • Laboratorios para todas las secciones

Requerimientos

  • Se prefiere contar con conocimientos básicos de programación

Configuración

  • Una laptop moderna
  • R Studio y el entorno R de las últimas versiones instalados
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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