Temario del curso
Día Uno: Fundamentos del Lenguaje
- Introducción al curso
-
Acerca de la Ciencia de Datos
- Definición de Ciencia de Datos
- Proceso de realización de Ciencia de Datos.
- Introducción al lenguaje R
- Variables y tipos de datos
- Estructuras de control (bucles y condicionales)
-
Escalares, vectores y matrices en R
- Definición de vectores en R
- Matrices
-
Manipulación de cadenas y texto
- Tipo de dato carácter
- Entrada y salida de archivos (File IO)
- Listas
-
Funciones
- Introducción a las funciones
- Closures
- Funciones lapply y sapply
- DataFrames
- Laboratorios 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
- Paquete Graphics
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / gráfico de dispersión
- Mapa de calor (Heat Map)
- Paquete ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Exploración con Dplyr
- Laboratorios para todas las secciones
Día Tres: Programación Avanzada con R
-
Modelado estadístico con R
- Funciones estadísticas
- Manejo de valores NA
- Distribuciones (Binomial, Poisson, Normal)
-
Regresión
- Introducción a la regresión lineal
- Recomendaciones
- Procesamiento de texto (paquete tm y nubes de palabras)
-
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 con bases de datos
- Ecosistema de Big Data
- Laboratorios para todas las secciones
Requerimientos
- Se recomienda contar con conocimientos básicos de programación
Configuración
- Una computadora portátil moderna
- R Studio y el entorno R más recientes instalados
Testimonios (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
