Análisis de Datos con el Programa Estadístico R
Capacitación
En Cali
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Descripción
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Tipología
Capacitación
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Lugar
Cali
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Inicio
Fechas disponibles
Actualmente se ha observado un incremento considerable en el volumen de información disponible para las compañías, en repositorios o servidores de acceso público o privado. Este comportamiento ha generado una demanda, cada vez mayor, de metodologías apropiadas para el procesamiento de los datos y la generación de información de forma dinámica y oportuna. El crecimiento del volumen de información obliga a la capacitación para el desarrollo de habilidades básicas para implementar computacionalmente métodos provenientes de la estadística y la ingeniería, que generen información valiosa y sirvan como instrumento importante en la toma de decisiones para las organizaciones.
Objetivos:
• Fomentar el aprendizaje de la analítica de datos usando del programa estadístico R.
• Comprender los conceptos de limpieza y minería de datos respecto al tipo de dato.
• Comprender los fundamentos de los métodos estadísticos y de machine learning y su aplicabilidad en R.
• Desarrollar un dashboard para la visualización dinámica de resultados.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Público en general tales como: investigadores, docentes, estudiantes que quieran aumentar sus capacidades en el análisis de datos utilizando un programa estadístico robusto en el análisis y visualización de datos como lo representa R.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 14 años en Emagister.
Materias
- Estructuras
- Instalación
- Análisis de datos
- Toma de decisiones
- Análisis estadístico
- Estadística
- Importación
- E learning
- Matrices
- Minería
- Lenguaje
- Programa estadístico
Programa académico
- • Comandos básicos.
- • Instalación del programa.
- • Creación y manipulación de objetos: matrices, vectores, data.frames y listas.
Módulo IIESTRUCTURAS
- • Estructuras condicionales.
- • Estructuras repetitivas.
- • Creación y manipulación de funciones.
Módulo IIIANALÍTICA DESCRIPTIVA
- • Importación de datos.
- • Limpieza y tratamiento de datos de datos faltantes.
- • Métodos analíticos y gráficos para el análisis exploratorio de datos usando las librerías dplyr, ggplot2 y plotly.
Módulo IVMÉTODOS ESTADÍSTICOS
- • Concepto de parámetro y estimador.
- • Estimación por intervalos de confianza para parámetros de tendencia central y dispersión basados en normalidad.
- • Intervalos de confianza no parámetros: bootstrap, percentil y BCa.
Módulo VPRUEBAS DE HIPÓTESIS
- • Métodos para contrastar hipótesis de una población (media, proporción y varianza).
- • Métodos para contrastar hipótesis de dos poblaciones (media, proporción y varianza).
- • Comparación paramétricas y no paramétricas de k poblaciones (ANOVA bajo normalidad y sin normalidad).
Módulo VIMÉTODOS DE MACHINE LEARNING
- • Conceptualización de los métodos supervisados y no supervisados.
- • Aplicación de los métodos supervisados.
- • Aplicación de los métodos no supervisados.
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