Programa del Curso

Día Uno: Conceptos Básicos del Idioma

    Introducción al curso Acerca de Data Science Data Science Definición Proceso de hacer Data Science.
Presentación R Language
  • Variables y tipos
  • Estructuras de control (bucles / condicionales)
  • R Scalars, vectores y matrices Definición de vectores R
  • Matrices
  • Manipulación de cadenas y texto Tipo de datos de caracteres
  • E/S de archivo
  • Listas
  • Funciones Introducción a las funciones
  • Cierres
  • Funciones Lapply/Sapply
  • Marcos de datos
  • Laboratorios para todas las secciones
  • Segundo día: Intermedio R Programming
  • DataFrames y E/S de archivos Lectura de datos de archivos Preparación de datos Conjuntos de datos integrados Visualización Paquete de gráficos plot() / barplot() / hist() / boxplot() /   diagrama de dispersión Mapa de calor Paquete ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Exploración con Dplyr
  • Laboratorios para todas las secciones
  • Día tres: Avanzado Programming con R

      Modelado estadístico con R Funciones estadísticas Tratar con NA Distribuciones (Binomial, Poisson,  Normal)
    Regresión Introducción a las regresiones lineales
  • Recomendaciones
  • Procesamiento de texto (tm package / Wordclouds)
  • Agrupamiento Introducción a la agrupación en clústeres

      KMeans
    Clasificación Introducción a la clasificación
  • Bayes ingenuo
  • Árboles de decisión
  • Entrenamiento con el paquete caret
  • Evaluación de algoritmos
  • R y Big Data Conexión de R a bases de datos
  • Big Data Ecosistema
  • Laboratorios para todas las secciones

    Requerimientos

    • Es preferible tener conocimientos básicos de programación

    Arreglo

    • Un portátil moderno
    • Instalación de la última versión de R Studio y entorno R
      21 horas
     

    Número de participantes


    Comienza

    Termina


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

    Testimonios (5)

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