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Curso de Programación para la Manipulación de Datos
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
- Desarrolladores que quieran empezar a utilizar R y RStudio por primera vez.
Requisitos:
- Preferentemente conocimientos básicos en programación.
- Requiere equipo de computo con acceso a internet.
Comentarios:
Temas prácticos en computación estadística y manejo de Rstudio
Este curso ha sido diseñado por profesionales para compartir nuestro conocimiento, aplicando la programación estadística y a describir los conceptos genéricos del lenguaje de programación a medida que se implementan en un lenguaje estadístico de alto nivel. El curso cubre temas prácticos en computación estadística que incluye la programación en R, la lectura de datos en R, el acceso a los paquetes R, la escritura de funciones R, la depuración, el perfilado de código R, y la organización y comentario de código R.
¿Cuáles son los objetivos de este curso?
- Aprender la teoría compleja, los algoritmos y librerías de programación de un modo fácil y sencillo.
- Aplicar a programación estadística
- Desarrollar habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento.
¿Qué distingue a este curso de los demás?
Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera paráctica con contenido de actualidad.
Competencias:
- Aprender a instalar R
- Usar R para análisis de datos efectivo
- Aplicar la programación para efectos de toma de decisiones
Temario:
Módulo 1 | Programación en R
1 Introducción al entorno de RStudio
2 Instalación de librerías adicionales y acceso a la ayuda del IDE
3 Variables atómicas, operaciones básicas y depuración
4 Estructuras de Control
• Condicionales
• Ciclos
• Funciones
5 Estructuras de datos
• Vectores y listas
• Matrices
• Data frames y tibbles
6 Aplicaciones
• Importación de datos y graficación
• Métodos numéricos y operaciones estadísticas
7 Simulación y muestreo
Módulo 2 | Obtener, limpiar y explorar datos
1 Manipulación y carga de datos en R
• Cómo subo datos en R Studio
• Qué tipo de datos puedo cargar
• Limpieza y ordenamiento básico
2 Almacenamiento de datos y su extracción
• Fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
3 Organizando, fusionando y administrando datos
• Subconjunto y clasificación
• Resumiendo datos
• Creación de nuevas variables
• Restructurando los datos
• Manejo de datos con dplyr
• Fusión de datos
4 Graficación en R
• Gráficos en R
• Gráficos de barras
• Gráficos circulares
• Gráficos de pastel
• Mapas de calor
• Gráficos combinados
5 Análisis Exploratorio de Datos
• Tipos de Datos
• Presentación de Datos (categóricos, numéricos)
• Medidas de tendencia central y dispersión
• Relaciones entre variables
Fechas:
Convocatoria: siempre abierto...
- Desarrolladores que quieran empezar a utilizar R y RStudio por primera vez.
Requisitos:
- Preferentemente conocimientos básicos en programación.
- Requiere equipo de computo con acceso a internet.
Comentarios:
Temas prácticos en computación estadística y manejo de Rstudio
Este curso ha sido diseñado por profesionales para compartir nuestro conocimiento, aplicando la programación estadística y a describir los conceptos genéricos del lenguaje de programación a medida que se implementan en un lenguaje estadístico de alto nivel. El curso cubre temas prácticos en computación estadística que incluye la programación en R, la lectura de datos en R, el acceso a los paquetes R, la escritura de funciones R, la depuración, el perfilado de código R, y la organización y comentario de código R.
¿Cuáles son los objetivos de este curso?
- Aprender la teoría compleja, los algoritmos y librerías de programación de un modo fácil y sencillo.
- Aplicar a programación estadística
- Desarrollar habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento.
¿Qué distingue a este curso de los demás?
Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera paráctica con contenido de actualidad.
Competencias:
- Aprender a instalar R
- Usar R para análisis de datos efectivo
- Aplicar la programación para efectos de toma de decisiones
Temario:
Módulo 1 | Programación en R
1 Introducción al entorno de RStudio
2 Instalación de librerías adicionales y acceso a la ayuda del IDE
3 Variables atómicas, operaciones básicas y depuración
4 Estructuras de Control
• Condicionales
• Ciclos
• Funciones
5 Estructuras de datos
• Vectores y listas
• Matrices
• Data frames y tibbles
6 Aplicaciones
• Importación de datos y graficación
• Métodos numéricos y operaciones estadísticas
7 Simulación y muestreo
Módulo 2 | Obtener, limpiar y explorar datos
1 Manipulación y carga de datos en R
• Cómo subo datos en R Studio
• Qué tipo de datos puedo cargar
• Limpieza y ordenamiento básico
2 Almacenamiento de datos y su extracción
• Fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
3 Organizando, fusionando y administrando datos
• Subconjunto y clasificación
• Resumiendo datos
• Creación de nuevas variables
• Restructurando los datos
• Manejo de datos con dplyr
• Fusión de datos
4 Graficación en R
• Gráficos en R
• Gráficos de barras
• Gráficos circulares
• Gráficos de pastel
• Mapas de calor
• Gráficos combinados
5 Análisis Exploratorio de Datos
• Tipos de Datos
• Presentación de Datos (categóricos, numéricos)
• Medidas de tendencia central y dispersión
• Relaciones entre variables
Fechas:
Convocatoria: siempre abierto
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