Temario del curso
Día Uno: Fundamentos del Lenguaje
- Introducción al curso.
-
Sobre la Ciencia de Datos.
- Definición de Ciencia de Datos.
- Proceso para realizar una 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 dato carácter.
- Entrada / Salida de Archivos.
- Listas.
-
Funciones.
- Introducción a las Funciones.
- Cierres (Closures).
- Funciones lapply / sapply.
- DataFrames.
- Prácticas para todas las secciones.
Día Dos: Programación Intermedia en R
- DataFrames y Entrada / Salida de Archivos.
- Lectura de datos desde archivos.
- Preparación de Datos.
- Conjuntos de Datos Integrados.
-
Visualización.
- Paquete gráfico base.
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / gráfica de dispersión.
- Mapa de Calor (Heat Map).
- Paquete ggplot2 (qplot(), ggplot()).
- Exploración con Dplyr.
- Prácticas para todas las secciones.
Día Tres: Programación Avanzada en R
-
Modelado Estadístico con R.
- Funciones Estadísticas.
- Manejo de Valores NA.
- Distribuciones (Binomial, Poisson, Normal).
-
Regresión.
- Introducción a las Regresiones Lineales.
- Sistemas de Recomendación.
- Procesamiento de Texto (paquete tm / Nubes de Palabras).
-
Agrupamiento (Clustering).
- Introducción al Agrupamiento.
- KMeans.
-
Clasificación.
- Introducción a la Clasificación.
- Bayes Naive (Naive Bayes).
- Árboles de Decisión.
- Entrenamiento usando el paquete caret.
- Evaluación de Algoritmos.
-
R y Big Data.
- Conexión de R a bases de datos.
- Ecosistema de Big Data.
- Prácticas para todas las secciones.
Requerimientos
- Se prefiere un conocimiento básico de programación.
Configuración
- Una computadora portátil moderna.
- RStudio más reciente y el entorno de R instalados.
Reseñas (7)
Las aplicaciones de la vida real utilizando Statcan y CER como ejemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
Su conocimiento y los códigos ya estaban escritos en los archivos, por lo que podía estudiar después de las clases y practicar por mi cuenta.
GLORIA ADANNE - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
Se proporciona mucho código R y buenos ejemplos
Kasia - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
Extenso y bien desarrollado. También hay una gran cantidad de información de apoyo disponible en línea.
Michel - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
la claridad con la que explicó todo el curso, así como la disposición de regresar en el temario cuando fue necesario
Carlos Eloy - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Curso - Data Analytics With R
Me gustó que el instructor se asegurara de que todos comprendiéramos y siguiéramos las lecciones. Si teníamos algún problema, él se detenía y nos ayudaba a resolverlo.
Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.
- Teleperformance
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
