Análisis de Datos con el Programa Estadístico R

Capacitación

En Cali

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Descripción

  • Tipología

    Capacitación

  • Lugar

    Cali

  • 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

Cali (Valle del Cauca)
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Calle 2A No. 24c - 95, 760033

Inicio

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

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.

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2018

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

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Materias

  • Estructuras
  • Instalación
  • Análisis de datos
  • Toma de decisiones
  • Análisis estadístico
  • Estadística
  • Importación
  • E learning
  • Matrices
  • Minería
  • Lenguaje
  • Programa estadístico

Programa académico

Módulo IINTRODUCCIÓN AL LENGUAJE R
  • • 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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