Información del curso
Duración del curso: 4 semanas estimadas
Tiempo de dedicación: 5–8 horas por semana
Sector: Análisis de datos
Zona: España
Modalidad: Distancia
Formaciones: Análisis de datos, Distancia y España
Introducción
R es uno de los lenguajes más utilizados en el análisis de datos, ciencia de datos e inteligencia artificial. Conocerlo y dominarlo es un factor clave para lograr estrategias competitivas basadas en los datos. Este curso te brindará las bases de la programación en R con un enfoque práctico.
Información
La ciencia de datos es un área que hoy ofrece herramientas analíticas muy poderosas a las organizaciones; aquellas que han incorporado estas prácticas rápidamente han podido obtener ventajas competitivas y tomar mejores decisiones con la información que obtienen. Ante las características actuales de sociedades generadoras de millones de datos, dominar adecuadamente el análisis de datos es una necesidad para cualquier organización. Este curso brinda una introducción al lenguaje R para el análisis de datos con un enfoque práctico desde el inicio. Los ejemplos y actividades son fácilmente relacionables a las tareas que un analista realiza de forma regular, tales como manipular datos y presentar gráficas o resúmenes. Al finalizar este curso podrás aplicar en tu organización o de manera personal las herramientas brindadas en él y al mismo tiempo, estarás preparado para cursos más avanzados de R.
Conocimientos
Creación de un ambiente de trabajo para R con R Studio Clasificación y manipulación de datos desde una visión de ciencia de datos Realizar gráficas de manera muy versátil y sencilla Programación básica en el lenguaje R
Temario
Módulo 1: Introducción Importancia de R Tema 1: Breve descripción de R Instalación de R y RStudio Tema 2: Descarga e instalación de R Tema 3: Descarga e instalación de RStudio Tema 4: Introducción a RStudio y RStudio Cloud Módulo 2: Creación de marcos de datos Tipos de datos en R Tema 5: Datos numéricos y caracteres Vectores Tema 6: Función c() Tema 7: Indexación de vectores Matrices Tema 8: Funciones cbind() y rbind() Tema 9: Indexación de matrices Marcos de datos Tema 10: Funciones data.frame() y write.csv() Tema 11: Cómo acceder a un subespacio de los datos Importación de bases de datos Tema 12: Funciones load() y read.csv() Tema 13: Función summary() Módulo 3: Visualización de los datos Paquete ggplot2 Tema 14: Instalación y carga ggplot2 Gráficas de dispersión Tema 15: Capas de un gráfico (datos, estética y objetos geométricos) Tema 16: Datos y estética (ggplot() y aes()) Tema 17: Objetos geométricos (geom_point() y geom_line()) Gráficas de barra y pastel Tema 18: Funciones geom_bar() y coord_polar() Histogramas Tema 19: Función geom_histogram() Módulo 4: Programación en R Condicionales Topic 20: Comandos if y else Ciclos Tema 21: Comandos for y while Tema 22: Comandos break y next Funciones Tema 23: Desarrollar funciones en R Tema 24: Aplicar funciones en R