Taller de R: Introducción al análisis y visualización de datos

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#R es un lenguaje de #programación con un enfoque al análisis estadístico. El programa es open source, por lo que su uso es gratuito. Este curso te proporcionará las bases del lenguaje de programación #estadística R, el cual te permitirá escribir programas que lean, manipulen y analicen datos.

Al término del curso, utilizarás el lenguaje de programación R con el fin de manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica, a través del procesamiento de datos cuantitativos.
¡Haz que los datos tenga forma y utilidad!

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Aprende a analizar e interpretar grandes cantidades de datos de manera profesional.

? No es necesario saber programar ?

#R es un lenguaje de #programación con un enfoque al análisis estadístico. El programa es open source, por lo que su uso es gratuito. Este curso te proporcionará las bases del lenguaje de programación #estadística R, el cual te permitirá escribir programas que lean, manipulen y analicen datos.

Al término del curso, utilizarás el lenguaje de programación R con el fin de manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica, a través del procesamiento de datos cuantitativos.
¡Haz que los datos tenga forma y utilidad!

? TEMARIO:

Sesión 1.
Objetivo: Descargar el software gratuito desde el repositorio de CRAN https://cran.r-project.org/. Descargaremos también un IDE (Ambiente de Desarrollo Integrado) muy popular para trabajar con el lenguaje R, llamado RStudio.

INTRODUCCIÓN (2 hrs):
* Descargar R.
* Uso de R en la terminal / consola.
* Guardar un script.
* Correr un script.

* Aritmética con R.
* Asignación de Variables.
* Tipos básicos de datos en R.

RSTUDIO (1 hr):
* Descargar RStudio.
* Introducción al IDE.

EJERCICIO:
Un ejercicio sobre gráficas y estadísticos básicos.

Sesión 2.
Objetivo: Conocer los tipos básicos de arreglos de datos para hacer operaciones. Automatizar mediante condicionales y el control de flujo operaciones repetitivas para limpiar datos, hacer operaciones y f.

VECTORES, MATRICES, LISTAS Y FACTORES (1 hrs):
* Crear vectores.
* Operaciones vectoriales.
* Seleccionar y filtrar vectores.
* Crear, operar, seleccionar y filtar matrices.

DATAFRAME (1 hrs):
* Qué es un data frame.
* La estructura de un data frame.
* Creación de un data frame.
* Instalación de paquetes.
* Operaciones en data frames con dplyr.

CONDICIONALES Y CONTROL DE FLUJO (1 hrs):
* Comparadores.
* Operadores lógicos.
* Condicionales.
* If, else, else if.
* While loop.
* For loop.

EJERCICIO:
Automatizar mediante un la limpieza de los datos para generar gráficas.

Sesión 3.
Objetivo: Aprenderás a cargar paquetes y librerías comunes en R. Importaremos y exportaremos datos en múltiples formatos. Por último, comenzaremos a revisar el preprocesamiento de datos. El preprocesamiento es la serie de pasos que se deben de dar para acomodar grandes cantidades de datos y prepararlos para su análisis.

FUNCIONES Y PAQUETES (1 hr):
* Introducción a las funciones.
* Usar funciones.
* Escribir funciones.
* Pasar argumentos.
* Cargar paquetes.

CARGAR Y EXPORTAR DATOS (1 hr):
* Cargar y exportar CSV y XLS.
* Cargar y exportar JSON.

PREPROCESAMIENTO DE DATOS (1 hrs):
* 90% del trabajo de un científico de datos.
* Funciones de apply.
* grepl y grep.
* sub y gsub.
* Fechas y tiempos.
* Dejar los datos listos para análisis.

EJERCICIO:
Se realizará el preprocesamiento de un archivo en formato JSON con datos en distintos formatos, fechas, etc.

Sesión 4.
Objetivo: En la última sesión se retomará el preprocesamiento de datos. Se dará un repaso general para poder entrar a analizar datos mediante: 1) modelos lineales, 2) modelos de clusters y 3) diseño de experimentos. Revisaremos la librería más importante para realizar gráficos: ggplot.

con’t PREPROCESAMIENTO DE DATOS (1 hrs)

LO DIVERTIDO (2 hrs):
* Modelos lineales.
* Modelos de clusters.
* Diseño de experimentos.
* Gráficos con ggplot.

EJERCICIO:
Se realizarán múltiples gráficas con ggplot y un ejercicio en donde se retomen los temas más importantes.

? FECHAS Y HORARIOS:
1. Taller del 20 al 23 de marzo
Martes 20 mzo: 19:00-21:30
Miércoles 21 mzo: 19:00-21:30
Jueves 22 mzo: 19:00-21:30
Viernes 23 mzo: 19:00-21:30
{Duración total: 10 horas

? SEDE: Función Lab (Francisco I Madero 962, Americana, 44160, Guadalajara)

? INSTRUCTOR:
José María Sosa.
Estudió ingeniería industrial con maestría en calidad y productividad en el Tec de Monterrey. Trabaja actualmente como científico de datos en RIGS Technology, una de las startups en México más importantes de la industria automotriz. Enfocándose en la automatización de la extracción de grandes cantidades de datos para su análisis y representación mediante dashboards de negocios.

? COSTO:
$1200 (Primeros 3 inscritos e inscripción de 2 o más personas)
$1300 (Precio normal)

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