Curso de Análisis de Datos con R

Código del Curso

dataar

Duración

21 horas (por lo general 3 días incluidas las pausas)

Requerimientos

El fondo de programación básico es preferido

Preparar

Descripción General

R es un entorno de código abierto muy popular para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. Este curso introduce el lenguaje de programación R a los estudiantes. Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y los conceptos avanzados. Análisis de datos y gráficos avanzados con datos del mundo real.

Audiencia

Desarrolladores / análisis de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y prácticas

Programa del Curso

  • Día Uno: Bases del Idioma
    • curso introductorio
    • Acerca de la ciencia de los datos
      • Definición de la ciencia de los datos
      • Proceso de hacer la ciencia de los datos.
    • Introducción al lenguaje R
    • Variables y tipos
    • Estructuras de control (Loops / Conditionals)
    • R Escalares, vectores y matrices
      • Definición de Vectores R
      • Matricias
    • Manipulación de texto y texto
      • Tipo de datos de caracteres
      • Archivo IO
    • Liza
    • Funciones
      • Introducción a las funciones
      • Cierres
      • funciones lapply / sapply
    • Marcos de datos
    • Laboratorios para todas las secciones
  • Dos: Programación Intermedia RDía
    • ​​​​​​​DataFrames y E / S de archivos
    • Leer datos de archivos
    • Preparación de datos
    • Conjuntos de datos incorporados
    • 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 3: Programación Avanzada Con R
    • Modelado estadístico con R
      • Funciones estadísticas
      • Tratar con NA
      • Distribuciones (Binomial, Poisson, Normal)
    • Regresión
      • Introducción a las regresiones lineales
    • Recomendaciones
    • Procesamiento de texto (paquete tm / Wordclouds)
    • Clustering
      • Introducción al Clustering
      • KMeans
    • Clasificación
      • Introducción a la clasificación
      • Naive Bayes
      • Árboles de decisión
      • Entrenamiento usando paquete de caret
      • Evaluación de algoritmos
    • R y Big Data
      • Conexión de R a bases de datos
      • Gran ecosistema de datos
    • Laboratorios para todas las secciones

Testimonios

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