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Workshop: Usando R para la Ciencia de Datos

$290,00 $65,00

Horario

6:00pm – 9:00pm

Lunes a viernes

8:00am – 1:00pm

Sábado

Duración

20 horas

Modalidad

Capacitación on line o presencial

Garantía de compresión

  • Precios no incluyen iva
  • El Certificado de Big data, se entregará una vez aprobado el examen correspondiente.

 

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Monetiza tus conocimientos

¿Sabes que los científicos de datos son muy cotizados en el mundo laboral? Estos profesionales manejan y conocen lenguajes de programación como R, mismos que permiten desarrollar modelos estadísticos avanzados.

Este curso está diseñado y pensado para que tu seas un futuro científico de datos. R es una poderosa herramienta para el análisis y visualización de datos que se ha convertido en imprescindible en el mundo del Big Data. Es altamente eficiente para almacenar y manipular datos, además permite generar modelos predictivos para cualquier vertical de negocio.

“Los datos son la nueva ciencia. El Big Data son las respuestas.”

Pat Gelsinger

¿Qué aprenderás?

  • Familiarizarse con el entorno de R y RStudio.
  • Utilizar operaciones básicas, tipos de datos y vectores.
  • Utilizar estructuras de datos avanzadas como data frames, listas y matrices.
  • Cómo utilizar gráficos exploratorios.
  • Uso de estadísticas básicas, correlación y covarianza.
  • Utilizar los modelos de minado de datos supervisados y no supervisados.

Dirigido a

Cualquiera que aspire iniciarse en el mundo de la estadística y el análisis de datos. Personas que busquen empezar a trabajar como un Data Scientist profesional o analistas de datos que quieran profundizar su conocimiento con RStudio.

Requerimientos

Es necesario contar una computadora.

Temario

  • Módulo 1: Cómo iniciar con R y RStudio

¿Qué es R?

R Basics.

Creación de un proyecto.

Funciones.

Librerías.

Tipos de datos en R.

Operaciones.

Vectores: Operaciones y manipulación.

  • Módulo 2: Manejo de datos

Listas.

Dataframes.

Manipulación de dataframes.

Carga de datos y escritura de archivos.

Juntura de datos.

  • Módulo 3: Ciencia de datos en R

Conceptos básicos.

Analítica descriptiva.

Analítica predictiva.

Analítica prescriptiva.

Análisis exploratorio de datos con gráficos.

  • Módulo 4: Regresiones

Modelos de regresión univariante.

Modelos de regresión multivariante.

Modelos logísticos.

  • Módulo 5: Modelos supervisados y no supervisados

Clasificación.

Árboles de decisión.

Random Forest.

  K-Nearest Neighbor.

  Clustering.

¿Quien te entrenara?

Instructores calificados que cuentan con experiencia profesional de más de 15 años en proyectos relacionados a analítica y Big data

siente la emoción de crecer,

aumenta tu conocimiento

Especialízate

 

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