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Programa

Herramientas para Data Science II. Introducción a R

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Domina el lenguaje de programación estadística más utilizado

Duración: El curso tiene una duración de 20 horas lectivas

Horario: Viernes de 16:30 h. a 21:30 h. y los sábados de 9:00 a 14:00h.

Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100 Espinardo Murcia

Precio: Curso bonificable por la Fundación Tripartita.

Amplia tus conocimientos y adquire herramientas de gestión que faciliten el acceso a un puesto de trabajo o permitan optar a una mejora profesional.

Aumenta tu red de contactos profesionales; ENAE promueve el networking y facilita la relación entre los alumnos de los distintos programas de todas las ediciones.

R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico, que proporciona un abanico de herramientas y que te será útil para la minería de datos.

Aprende a realizar manipulaciones y representaciones de datos, crear de informes y aplicar técnicas de análisis de datos.

CONCEPTOS
CLAVE
1
INTRODUCCIÓN A R Y CONCEPTOS GENERALES
2
PREPARACIÓN DE DATOS CON R
3
PREPARACIÓN DE DATOS CON GRAN VOLUMEN CON R
Matrícula
Modalidad:Presencial
Edición:III
Inicio: 10/01/2020
Fin Preinscripción: 10/01/2020
Precio: 390€
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí
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Descripción

Según la definición de la página oficial del proyecto R1, este lenguaje se definiría como:

  • R es un lenguaje y entorno para computación y gráficos estadísticos.

  • R es un software libre. Se ejecuta en una amplia variedad de plataformas, incluidas UNIX, Windows y MacOS.

  • R proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas (modelado lineal y no lineal,pruebas estadísticas clásicas,análisis de series de tiempo, clasificación, agrupamiento, ...) y gráficos, y es altamente extensible.

  • Uno de los puntos fuertes de R es la facilidad con la que se pueden realizar gráficos, que incluyen símbolos matemáticos y fórmulas cuando es necesario.

 

Además de estas capacidades estadísticas, R es hoy día un motor fundamental para la Ciencia de Datos (Data Science), ya que con dicho lenguaje se puede soportar el proceso completo de este área de conocimiento. 

Información

Objetivos

  1. Domina los conceptos básicos de R: workspace, entornos de trabajo, tipos de datos…

  2. Obtén datos desde diversas fuentes en R: Excel, csv, ficheros planos…

  3. Realiza análisis exploratorios en R.

  4. Realiza gráficos sencillos en R.

  5. Realiza preprocesamiento básico de datos en R.

Metodología

  • Se combinan las exposiciones teóricas con las prácticas, de forma que se vea la aplicación de la teoría y sus resultados.

  • Los participantes reproducirán diversos ejercicios ya resueltos proporcionados por el profesor.

  • Los alumnos resolverán de forma tutorizada casos nuevos propuestos por el profesor.

PROFESORES

MÓDULOS

Junto a Python, gran parte de las herramientas y aplicaciones de análisis predictivo se basan en R, un lenguaje de programación estadística para manipular y analizar datos cuantitativos. Podemos decir que es la herramienta básica para el científico de datos.

Tal es su grado de aceptación que grandes fabricantes, como IBM o Microsoft, lo han adoptado como base para sus soluciones de análisis estadístico. No obstante, podemos encontrar avanzados paquetes basados en R bajo licencia GNU GPL, es decir sin coste de adquisición.

En este módulo se estudiarán los fundamentos del lenguaje y el uso de R Studio, un entorno que facilita su utilización para el análisis predictivo.

INTRODUCCIÓN A R Y CONCEPTOS GENERALES
  • Conceptos Generales.

  • Herramientas de trabajo.

  • Tipos de datos.

  • Carga de datos.

  • Análisis exploratorio.

  • Gráficos simples.

PREPARACIÓN DE DATOS CON R
  • Introducción.

  • Integración, limpieza y transformación.

  • Reducción de datos.

  • Manipulación de datos con R.

PREPARACIÓN DE DATOS CON GRAN VOLUMEN CON R
  • Introducción.

  • Data Wrangling: dplyr.

  • Data Wrangling: tidyr.

PROG-BE-INTROD-R-III
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