Temario del curso
Día Uno: Fundamentos del Lenguaje
- Introducción al curso
-
Sobre la Ciencia de Datos
- Definición de Ciencia de Datos
- Proceso de realización de Ciencia de Datos.
- Presentación del Lenguaje R
- Variables y Tipos de Datos
- 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 Caracter
- Entrada/Salida de Archivos (File IO)
- Listas
-
Funciones
- Introducción a las Funciones
- Cierres (Closures)
- Funciones lapply/sapply
- DataFrames
- Ejercicios prácticos 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 Incorporados
-
Visualización de Datos
- Paquete gráfico base
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / gráficos de dispersión (scatter plot)
- Mapas de calor (Heat Maps)
- Paquete ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Exploración de datos con Dplyr
- Ejercicios prácticos para todas las secciones
Día Tres: Programación Avanzada con R
-
Modelado Estadístico con R
- Funciones Estadísticas
- Manejo de Valores NA (ausentes)
- 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 Naivo (Naive Bayes)
- Árboles de Decisión
- Entrenamiento utilizando el paquete caret
- Evaluación de Algoritmos
-
R y Big Data (Grandes Volúmenes de Datos)
- Conexión de R a bases de datos
- Ecosistema de Big Data
- Ejercicios prácticos para todas las secciones
Requerimientos
- Se prefiere tener conocimientos básicos de programación
Configuración requerida
- Una laptop moderna
- RStudio y el entorno de R instalados en su última versión
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
