Diplomado en R y Phyton para el análisis de datos

Diplomado

En Bogotá, D.C.

$ 2.800.000 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Lugar

    Bogotá, d.c.

  • Horas lectivas

    100h

  • Inicio

    Fechas disponibles

R es un entorno enfocado al análisis estadístico; puede ser considerado también como una suite integrada de facilidades de software para manipulación de datos, cálculos y herramientas gráficas. Por otro lado, Python en el análisis de datos se ocupa de aspectos prácticos como la manipulación, el procesamiento, la limpieza, escalamiento y compresión de los datos. Ambos son hoy en día los lenguajes de programación más utilizados como interfaz de herramientas estadísticas para análisis de datos, siendo muy populares en el campo de la minería de datos. Su espectro de aplicabilidad cubre desde la investigación biomédica, el análisis web, la economía y las ciencias sociales, hasta implementaciones en bioinformática, actuaría y matemáticas financieras.

Este curso introduce al participante en el manejo a nivel básico y medio de las herramientas de R y Python. Para ello se introducen tareas sencillas, pero relevantes, relacionadas con la gestión y análisis de datos. Entre ellas se incluye el análisis estadístico, la simulación de variables aleatorias en los casos univariante y multivariante, la visualización, y el uso de rutinas de alto rendimiento para cargar, limpiar, transformar, fusionar y remodelar los datos.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Bogotá, D.C. (Bogotá)
Ver mapa
Calle 74 Nro. 14-14

Inicio

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Este diplomado busca desarrollar las habilidades para que los participantes visualicen, interpreten y analicen la información proveniente de los datos. Al finalizar el curso, el participante será capaz de gestionar diferentes tipos de datos, en procesos tales como almacenamiento, recuperación, creación de estructuras y representación gráfica. Además, estará capacitado para simular variables aleatorias diversas y programar usando rutinas estadísticas.
En particular, los estudiantes podrán:

Comprender y calcular medidas de localización, dispersión y asociación de un conjunto de datos.
Encontrar tendencias y patrones, usando técnicas descriptivas y de visualización.
Incorporar técnicas estadísticas básicas para el análisis de datos como etapa crucial en el proceso de toma de decisiones.
Hacer valoraciones predictivas que orienten decisiones en diversos campos productivos.
Interpretar y analizar los resultados obtenidos del análisis estadístico.
Complementar la formación profesional o personal calificado en la aplicación de métodos estadísticos a problemas inherentes a su área de actividad dentro de la institución o empresa.

Profesionales de todas las áreas con intereses en gestión y análisis de datos. Empresarios y ejecutivos de los sectores público y privado.

METODOLOGÍA:
Se basa en el desarrollo práctico de casos reales, aplicando los conceptos trabajados en clase. Durante las sesiones se presentarán los conceptos clave y sus aplicaciones y se hará uso de ejemplos específicos que aporten información para ser analizada usando R y Python. De manera adicional, se contará con tutorías y acompañamientos, previo acuerdo entre docentes y estudiantes.

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2020

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

  • Python
  • Análisis de datos
  • Análisis estadístico
  • Datos
  • Redes
  • Importar datos
  • Manejo de datos
  • Vectores
  • Matrices
  • Tablas

Programa académico

MÓDULO I. Introducción a R
    • Instalación. Paquetes básicos.
    • Variables y parámetros. Tipos de datos.
    • Importar datos
    • Manejo de datos.
    • Vectores, matrices y tablas.

MÓDULO II. Estadística Descriptiva e Inferencial en R

    • Análisis de Información a nivel univariado.
    • Análisis de Información a nivel multivariado.
    • Herramientas de visualización para análisis descriptivo de datos.
    • Inferencia estadística. Casos.
    • Prueba de hipótesis.
    • Análisis de varianza. Casos.
    • Métodos avanzados en R.

MÓDULO III. Introducción a Python

    • Instalación y configuración. Sintaxis y control flow.
    • Librerías para análisis de datos: NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, scikit-learn, statsmodels.
    • Estructura de datos y secuencias. Tuplas y Listas.
    • Funciones para estadística descriptiva – Generadores
    • Correlación y covarianza. Casos.
    • Funciones y métodos predictivos. Visualización.
    • Análisis de Series de tiempo – Casos.

MÓDULO IV. Procesamiento y Analítica de datos en Python

    • Arreglos y vectores en NumPy. Casos Estadística.
    • Métodos estadísticos en Numpy.
    • Fundamentos de álgebra lineal.
    • Pandas DataFrames. Sorting y Ranking.
    • Preprocesamiento de Datos.
    • Correlación y covarianza. Casos.
    • Importación de diversos formatos. Limpieza y preparación de datos.
    • Datos Mixtos. Combinación y fusión. Casos.
    • Visualización y agregación de datos.
    • Introducción a Machine Learning en Python.
    • Series de tiempo. Casos

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