Temario del curso
Día Uno: Fundamentos del Lenguaje
- Introducción al Curso
-
Acerca de la Ciencia de Datos
- Definición de Ciencia de Datos
- Proceso de realizar 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 caracteres
- E/S de Archivos
- Listas
-
Funciones
- Introducción a las Funciones
- Closures (Cierres)
- Funciones lapply/sapply
- DataFrames
- Prácticas para todas las secciones
Día Dos: Programación Intermedia en R
- DataFrames y E/S de Archivos
- Lectura de datos desde archivos
- Preparación de Datos
- Conjuntos de Datos Incorporados
-
Visualización
- Paquete de Gráficos
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / gráfico disperso
- Mapa de Calor
- Paquete ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Exploración con Dplyr
- Prácticas para todas las secciones
Día Tres: Programación Avanzada con R
-
Modelización Estadística con R
- Funciones Estadísticas
- Manejo de NA
- Distribuciones (Binomial, Poisson, Normal)
-
Regresión
- Introducción a las Regresiones Lineales
- Recomendaciones
- Procesamiento de Texto (paquete tm / Wordclouds)
-
Agrupamiento (Clustering)
- Introducción al Agrupamiento
- KMeans
-
Clasificación
- Introducción a la Clasificación
- Naive Bayes
- Árboles de Decisión
- Entrenamiento utilizando 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 tener conocimientos básicos de programación
Configuración
- Un portátil moderno
- Última versión de R Studio y entorno R instalados
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Reseñas (7)
Las aplicaciones de la vida real utilizando Statcan y CER como ejemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
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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
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Se proporciona mucho código R y buenos ejemplos
Kasia - Natural Resources Canada
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Extenso y bien desarrollado. También hay una gran cantidad de información de apoyo disponible en línea.
Michel - Natural Resources Canada
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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
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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
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