Curso de Introducción a R

Código del Curso

rintro

Duración

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

Requerimientos

Buena comprensión de las estadísticas.

Descripción General

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para varios objetivos, como fijar los precios de los anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una gran variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso cubre la manipulación de objetos en R incluyendo la lectura de datos, el acceso a paquetes R, la escritura de funciones R, y la elaboración de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña cómo utilizar el software R (http://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI).

Programa del Curso

Introducción y Preliminares

  • Haciendo R más amigable, R y GUIs disponibles
  • El entorno R
  • Software y documentación relacionados
  • R y estadísticas
  • Uso de R de forma interactiva
  • Una sesión introductoria
  • Obtención de ayuda con funciones y funciones
  • R, sensibilidad de mayúsculas y minúsculas, etc.
  • Recuperación y corrección de comandos anteriores
  • Ejecutar comandos o desviar la salida a un archivo
  • Permanencia de datos y eliminación de objetos

Manipulaciones Sencillas; Números y Vectores

  • Vectores y asignación
  • Aritmética vectorial
  • Generación de secuencias regulares
  • Vectores lógicos
  • Valores faltantes
  • Vectores de caracteres
  • Vectores índice; Seleccionar y modificar subconjuntos de un conjunto de datos
  • Otros tipos de objetos

Objetos, sus Modos y Atributos

  • Atributos intrínsecos: modo y longitud
  • Cambiar la longitud de un objeto
  • Obtención y configuración de atributos
  • La clase de un objeto

Factores Ordenados y no Ordenados

  • Un ejemplo específico
  • La función tapply () y arrays irregulares
  • Factores ordenados

Matrices y Matrices

  • Matrices
  • Indexación de matrices. Subsecciones de una matriz
  • Matrices de índice
  • La función array ()
    • Aritmética mixta de vector y aritmética. La regla de reciclaje
  • El producto externo de dos matrices
  • Transposición generalizada de una matriz
  • Instalaciones Matrix
    • Multiplicación de matrices
    • Ecuaciones lineales e inversión
    • Valores propios y vectores propios
    • Descomposición de valores singulares y determinantes
    • Ajuste de mínimos cuadrados y descomposición QR
  • Formando matrices particionadas, cbind () y rbind ()
  • La función de concatenación, (), con arrays
  • Tablas de frecuencia de factores

Listas y Marcos de Datos

  • Liza
  • Construir y modificar listas
    • Concatenar listas
  • Marcos de datos
    • Realización de marcos de datos
    • Attach () y detach ()
    • Trabajar con marcos de datos
    • Adjuntar listas arbitrarias
    • Gestión de la ruta de búsqueda

Leer Datos de Archivos

  • La función read.table ()
  • La función scan ()
  • Acceso a los conjuntos de datos incorporados
    • Cargando datos de otros paquetes R
  • Edición de datos

Distribuciones de Probabilidad

  • R como conjunto de cuadros estadísticos
  • Examinar la distribución de un conjunto de datos
  • Pruebas de una y dos muestras

Agrupación, Bucles y Ejecución Condicional

  • Expresiones agrupadas
  • Declaraciones de control
    • Ejecución condicional: si declaraciones
    • Ejecución repetitiva: repetición de bucles y mientras que

Escribir sus Propias Funciones

  • Ejemplos sencillos
  • Definición de nuevos operadores binarios
  • Argumentos y valores predeterminados
  • El argumento
  • Asignaciones dentro de las funciones
    • Ejemplos más avanzados
    • Factores de eficiencia en los diseños de bloques
    • Eliminación de todos los nombres de un conjunto impreso
  • Integración numérica recursiva
  • Alcance
  • Personalización del entorno
  • Clases, funciones genéricas y orientación a objetos

Modelos Estadísticos en R

  • Definición de modelos estadísticos; Fórmulas
    • Contrastes
  • Modelos lineales
  • Funciones genéricas para extraer la información del modelo
  • Análisis de varianza y comparación de modelos
    • Tablas ANOVA
  • Actualización de modelos adaptados
  • Modelos lineales generalizados
    • Familias
    • La función glm ()
  • Modelos no lineales de mínimos cuadrados y de máxima verosimilitud
    • Mínimos cuadrados
    • Máxima verosimilitud
  • Algunos modelos no estándar

Procedimientos Gráficos

  • Comandos de trazado de alto nivel
    • La función plot ()
    • Visualización de datos multivariados
    • Mostrar gráficos
    • Argumentos a funciones de trazado de alto nivel
  • Comandos de trazado de bajo nivel
    • Anotación matemática
    • Fuentes vectoriales de Hershey
  • Interacción con gráficos
  • Uso de parámetros gráficos
    • Cambios permanentes: La función par ()
    • Cambios temporales: Argumentos a funciones gráficas
  • Lista de parámetros gráficos
    • Elementos gráficos
    • Ejes y marcas
    • Margen de la figura
    • Entorno de múltiples figuras
  • Controladores de dispositivo
    • Diagramas PostScript para documentos tipográficos
    • Múltiples dispositivos gráficos
  • Gráficos dinámicos

Paquetes

  • Paquetes estándar
  • Paquetes aportados y CRAN
  • Espacios de nombres

 

 

 

 

 

Testimonios

★★★★★
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