Curso avanzado Análisis de datos en R
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
40h
Con los nuevos desarrollos tecnológicos para la captura y almacenamiento de datos se han venido acumulando grandes bases de datos en las organizaciones y centros de investigación. Aunque nuestra capacidad de captar y almacenar información ha crecido en los últimos años, nuestra capacidad de utilizar esta información, procesarla y hacerla útil no se ha incrementado de la misma forma.
El Big Data puede definirse como el conjunto de herramientas informáticas y estadísticas destinadas a la manipulación, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos de todo tipo, los cuales no pueden ser gestionados por las herramientas informáticas tradicionales. La metodología Big Data tiene por objetivo analizar datos e información de manera inteligente que ayuden a una correcta toma de decisiones.
El software estadístico R se destaca dentro del conjunto de programas que ofrecen opciones para análisis de Big Data debido a su capacidad de análisis, libre acceso y gran número de librerías que contienen métodos tradicionales y modernos para el tratamiento de datos eficiente. A través de este curso recibirás herramientas para interactuar con este software.
A tener en cuenta
Reconocer los principales objetos disponibles en el software estadístico R.
Manipular los diferentes operadores lógicos y bucles que se encuentran incluidos en R.
Identificar las diferentes funciones necesarias para realizar análisis exploratorio de datos.
Construir códigos que permitan automatizar ciertos procesos que permitan generar resultados exploratorios y estimaciones de modelos econométricos.
Profesionales de diferentes áreas de conocimiento que se encuentren interesados en adquirir conocimientos básicos en Anális de Datos en R
Opiniones
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En general son muy buenos en todos los sentidos, los cursos son de grana calidad
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
ANDRES EDUARDO MEDINA FERNANDEZ
Materias
- Análisis de datos en R1
1 alumnos indicaron haber adquirido esta competencia o habilidad
- ANALISIS
- REI
- Lógica
- Inferencia estadística
- Modelos de probabilidad
- Regresión lineal
- Comparación múltiple
- Estadística
- Logística
Programa académico
Unidad 1. Introducción a R
El entorno del programa estadístico R y R-Studio.Tipos de datos y objetos.Funciones comunes en R.Operadores comparativos, lógicos y condicionales.Bucles: for, while, repeat. Instrucciones if e ifelse.Importar y exportar datos de ficheros externos (Tipo texto, Excel).
Unidad 2. Análisis exploratorios de datos
Indicadores descriptivos: medidas de tendencia central, dispersión, percentiles.Generación de gráficos exploratorios y tablas.Análisis exploratorio con grandes volúmenes de datos.
Unidad 3: Inferencia estadística y simulación
Modelos de probabilidad.Distribucciones muestrales.Simulación Monte Carlo.
Unidad 4: Modelos estadísticos de corte transversal
Modelo de regresión lineal simple y múltiple.Pruebas de comparación múltiple (Postanova).Modelos lineales generalizados (Logístico y Poisson).
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