Temario del curso
Día Uno: Fundamentos del Lenguaje
- Introducción al curso
-
Sobre la Ciencia de Datos
- Definición de Ciencia de Datos.
- Proceso para 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 Strings y Texto
- Tipo de datos Character.
- Entrada/Salida de Archivos (File IO).
- Listas
-
Funciones
- Introducción a las Funciones.
- Clausuras (Closures).
- Funciones lapply/sapply.
- DataFrames
- Laboratorios para todas las secciones.
Día Dos: Programación Intermedia en R
- DataFrames y Entrada/Salida de Archivos (I/O)
- Lectura de datos desde archivos.
- Preparación de Datos
- Conjuntos de Datos Integrados
-
Visualización
- Paquete gráfico.
- 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 (No Aplica).
- Distribuciones (Binomial, Poisson, Normal).
-
Regresión
- Introducción a las Regresiones Lineales.
- Recomendaciones.
- Procesamiento de Texto (paquete tm / nubes de palabras).
-
Clustering
- Introducción al Clustering.
- K-Means.
-
Clasificación
- Introducción a la Clasificación.
- Bayesiano Naive (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.
- Laboratorios para todas las secciones.
Requerimientos
- Se prefiere tener conocimientos básicos de programación.
Configuración
- Una computadora portátil moderna.
- RStudio más reciente y entorno de R instalados.
Reseñas (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
