Programación para la ciencia de datos
CEDA Centro de Especialización en Data y AnaliticaCurso online
200 €
Cursos relacionados
450 €
250 €
IVA exento
325 € 220 €
500 €
+ IVA
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
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.
A quién va dirigido
Egresados, estudiantes y/o conocedores de las áreas de ingenierías, matemáticas, informática o telecomunicaciones que quieran complementar sus asignaturas de estadística o inferencia con material adicional, ejemplos, ejercicios o casos prácticos. Desarrolladores que quieran empezar a utilizar R y RStudio por primera vez. Futuros estudiantes de cursos de Machine Learning, Inteligencia Artificial, Data Science o futuros doctorandos para tener una base sólida de estadística, programación y análisis descriptivos de los datos.
Requisitos
Este curso no presenta ningún requisito ya que todos los conocimientos que se imparten en el empiezan desde cero. Tener un ordenador con cualquier sistema operativo instalado ya que todo lo que se aprenderá en el curso se aplicará de forma práctica con algoritmos programados en R.
Temario completo de este curso
1. Introducción al Lenguaje R
- 1.1. Qué es, cuál es su importancia y su poder
- 1.2. Porque R y no otro lenguaje
- 1.3. Cuando usar R y cuando no
2. Como programar en Lenguaje R
- 2.1. Presentación de la herramienta y sus elementos (R studio)
- 2.2. Presentación del lenguaje de programación y sus elementos básicos
- 2.3. Manipulación de datos, ciclos y estructuras importantes en R
3. Prácticas básicas en Lenguaje R
- 3.1. Estructuras de datos
- 3.2. Ciclos
- 3.3. Funciones precargadas y librerías
- 3.4. Elementos gráficos
4. Manipulación y carga de datos en R
- 4.1. Cómo subo datos en R Studio
- 4.2. Qué tipo de datos puedo cargar
- 4.3 Categorización
- 4.4 Extracción y transformación
- 4.5. Limpieza y ordenamiento básico
5. Simulación y muestreo
- 5.1. Generando números aleatorios
- 5.2. Simulando un modelo lineal
- 5.3. Muestreo aleatorio
- 5.4 Incorporación de modelos matemáticos como servicio Software - R studio y Jupyter Notebooks
6. Almacenamiento de datos y su extracción
7. Organizando, fusionando y administrando datos
8. Graficación en R
9. Análisis Exploratorio de Datos
200 €
136 €
115 €
IVA exento
77 €
360 €