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Temario del curso
Día uno
- Introducción a R y RStudio (2 horas)
- Haciendo que R sea más amigable, R e interfaces gráficas disponibles
- RStudio
- Programación en RStudio
- Navegación, secciones y plegado de código
- Resolución de problemas y depuración de código en RStudio
- Software y documentación relacionados
- Obtención de ayuda sobre funciones y características
- Proyectos en RStudio
- Creación de informes analíticos con RStudio
- Atajos de teclado y características útiles
- Importación y exportación de datos (1 hora)
- Archivos planos: txt, csv
- Archivos de hojas de cálculo: xls, xlsx
- Datos de SPSS, SAS y otros formatos
- Acceso a datos desde fuentes SQL
- Conectividad y operaciones de bases de datos SQL
- Organización de datos (2 horas)
- Tipos y clases de datos
- Almacenamiento de datos en R: formato Rdata
- Estructura de objetos
- Números y vectores
- Matrices y tablas
- Factores
- Listas
- Data frames
- Fecha y hora
- Representación tabular (3 horas)
- Visión general de paquetes para tablas de datos: dplyr, tidyr, data.table
- Índices y subíndices
- Selección y subconjunto de observaciones y variables
- Filtrado y agrupación
- Transformaciones de recodificación
- Reorganización de datos
- Fusión de datos
- Manipulación de cadenas, paquete stringr
- Expresiones regulares
Día dos
- Software y documentación relacionados (1 hora)
- RStudio y GIT: control de versiones
- Markdown
- Informes y presentaciones con LaTeX
- Aplicaciones web Shiny
- R y estadística (2 horas)
- Probabilidad y distribución normal
- Números aleatorios
- Estadística descriptiva
- Estandarización y normalización
- Intervalos de confianza
- Pruebas de hipótesis
- ANOVA
- Análisis de datos cualitativos
- Regresión lineal (2 horas)
- Coeficiente de correlación e interpretación
- Regresión lineal simple y múltiple
- Métodos de estimación: mínimos cuadrados
- Validación del modelo: pruebas de violación de supuestos
- Selección de variables: diferentes enfoques
- Regularizaciones: regresión ridge y lasso
- Mínimos cuadrados generalizados: no linealidad
- Regresión logística
- Procedimientos gráficos (2 horas)
- Gráficos básicos para una variable
- Visualizaciones para dos o más variables
- Parámetros gráficos
- Gráficos especiales
- Exportación de gráficos a archivos png, pdf y jpeg
- Ampliación de las capacidades gráficas de R con ggplot2
- Ayuda en R (1 hora)
- Búsqueda en la documentación de R
- Paquetes y documentación de R
- R Cran Task View: búsqueda de soluciones a problemas
Requerimientos
No se requieren requisitos específicos para asistir a este curso.
14 Horas
Testimonios (1)
que estaba obteniendo todas las respuestas y el conocimiento que deseaba.
Ismail Ahli - Dubai Civil Aviation Authority
Curso - R for Statistical Analysis
Traducción Automática