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Curso profesional de R

Curso profesional de R

Asociación Española de Programadores Informáticos

Curso presencial

Madrid


450
IVA exento

Duración : 2 Meses

La creciente importancia que han obtenido las redes sociales y la informatización de todas las actividades humanas en el ámbito digital han creado grandes cantidades de datos no estructurados (videos, fotografías, grabaciones de voz, textos), mientras que los ordenadores han incrementado su capacidad de procesamiento y almacenamiento de manera sustancial en los últimos años. Atendiendo a este contexto, las redes neuronales emergen como una posibilidad para analizar y solucionar diversos problemas a través de los datos.

Nuestro curso busca brindar una comprensión básica de las redes neuronales modernas y sus aplicaciones en campos como la visión computacional y el procesamiento de lenguaje natural.

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Localización

Fecha inicio

Madrid

Objetivos

Al finalizar nuestro curso, usted tendrá la capacidad de: Implementar algoritmos de redes neuronales para su aplicación en la industria Desarrollar soluciones utilizando procesamiento de lenguaje natural de una forma limpia y estructurada Crear modelos de visión computacional para solucionar diversos problemas con datos no estructurados Demostrar comprensión fundamental de los diferentes tipos de redes neuronales y modelos de aprendizaje

A quién va dirigido

A cualquier persona interesada en aprender el lenguaje de programación R.

Temario completo de este curso

MÓDULO I – INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE R
Herramientas de Desarrollo
• Perspectivas del lenguaje R.
• Instalación y entornos de Desarrollo.
• Programación interactiva y funcional.
• Repositorios y paquetes.
• Operaciones básicas y funciones.Estructuras del lenguaje R
• Objetos.
• Funciones.
• Métodos y manipulación.
• Argumentos.
• Creación de funciones.
• Scripts.
MÓDULO II – OBJETOS Y SINTAXIS DEL LENGUAJE R
Objetos y manipulación de datos
• Manejo de Dataframes.
• Listas.
• Vectores.
• Matrices.
• Datos de entrada.
• Funciones predefinidas.
• Graficas.
• Funciones de exportación.
• Operaciones de datos.
• Entornos de trabajo.
Manipulación de objetos y nomenclatura
• Operadores Condicionales.
• Loops.
• Manipulación de tablas.
• Manipulación de atributos.
• Código vectorizado.
• Series de tiempo.
MÓDULO III – VISUALIZACIÓN Y ANALISIS ESTADISTICO EN R
Visualización en R
• Introducción a GGPLOT2.
• Tipos de gráficos.
• Gráficos de dispersión.
• Gráficos de burbuja.
• Bloxplots.
• Gráficos de violín.
• Líneas y Barras.
• Mapas de calor.
Análisis Estadístico
• Distribuciones de probabilidad.
• Densidad de variables aleatorias.
• Pruebas de hipótesis.
• Correlación.
• Regresión Lineal.
• Regresión Logística.
• Implementación en Keras.
Simulación
• Procesos estocásticos.
• Simulación de Montecarlo.
• Aplicación: Predicción de precios de acciones en R.
MÓDULO IV – BASES DE DATOS SQL EN R
SQL en R
• Paquetes para manejo de SQL.
• Conexión y consultas.
• Selección y manipulación de registros.
• Filtros.
MÓDULO V – PROYECTO FIN DE CURSO
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