Introducción a R
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Seminario
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Metodología
Virtual
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Duración
4 Días
La demanda de profesionales expertos en ciencia de datos y la necesidad de profesionales capacitados en este lenguaje de programación está creciendo muy rápidamente y con ella los diferentes matices y habilidades técnicas requeridas para su desarrollo. El avance de las tecnologías permite recoger un número creciente de conjuntos de datos, cada vez mayores. Saber explorar, describir y analizar conjuntos de datos es una competencia cada día más valorada por los empleadores y más necesaria para comprender lo que nos rodea.
A tener en cuenta
Aprender a configurar el software necesario para un entorno de programación estadística, programar y usar R para un análisis de datos efectivo y aplicar conceptos genéricos del lenguaje de programación a medida que se implementan en un lenguaje estadístico de alto nivel.
Profesionales líderes de procesos de compañías de seguros de áreas de tecnología, suscripción y operaciones interesados en gestionar la implementación de analítica de datos en los procesos de sus áreas.
Ninguno
Diploma en Introducción a R
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Opiniones
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Materias
- Lenguaje
- Programación
- Importación
- Estadística
- Data mining
- Gráficos
- Introduccion
- Software
- Datos
- Data Science
- Informes periciales
- Data Protection Officer (DPO)
- R studio
Profesores
Eliecer Perdomo Arenas
Docente
Ingeniero de Sistemas especializado en administración de riesgos en entidades financieras. Veinte años de sólida y consistente experiencia en instituciones financieras colombianas realizando planificación y desarrollo de procesos para implementación y administración de sistemas de gestión de riesgos.
Programa académico
MÓDULO I: INTRODUCCIÓN
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Introducción
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El software y su utilidad
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Instalación del lenguaje de programación (R) y complementos (Rstudio)
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Sintaxis del lenguaje
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Estructura básica
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Tipos de datos
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Operadores y expresiones
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Variables y asignación
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Escribiendo en pantalla (print)
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Listas, dataframes y hojas
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Matrices
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Paquetes librerías y repositorios
MÓDULO II. MANEJO DE DATOS Y PROGRAMACIÓN EN EL SOFTWARE
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Importación y exportación de bases de datos
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Tipos de fuentes de datos para importación (Archivos planos, encurtidos, entre otros)
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Datos propios del software
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Tipos de datos para exportar (txt, sas, xlsx, entre otros)
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Distribuciones probabilísticas
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Estudio de distribuciones de unos datos
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Tablas estadísticas
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Contraste entre muestras de datos
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Herramientas de depuración y mantenimiento
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Identificación y corrección de errores en los datos
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Seleccionando datos y creando subconjuntos
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Estructuras de control
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Sentencias condicionales
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Iteraciones o ciclos
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Creación de scripts
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Funciones
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Concepto y uso
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Elementos de una función
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Definición de funciones
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Modelos Estadísticos
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Modelos lineales
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Análisis de varianza y comparación de modelos (ANOVA)
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Modelos Lineales Generalizados
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Modelos de mínimos cuadrados no lineales y máxima verosimilitud
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Visualización de datos
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Gráficos base: histogramas, scatter plot, bar plot, box plot.
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Personalización de gráficos: ejes, colores, títulos.
MÓDULO III. APLICACIONES EN EL SOFTWARE
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Creación del código en scripts
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Importación de una base de datos
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Descripción de datos cualitativos y ordinales
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Descripción de datos cuantitativos
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Evaluación estadística de la información
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Variables con otro tipo de formato
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Valores faltantes
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Gráficos estadísticos y probabilísticos de los datos
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