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Pontificia Universidad Javeriana - Educación Continua

Programación Estadísticas con R

Pontificia Universidad Javeriana - Educación Continua
En Bogota

$920.000
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Información importante

Tipología Curso
Lugar Bogota
Horas lectivas 40h
Inicio 04/05/2020
  • Curso
  • Bogota
  • 40h
  • Inicio:
    04/05/2020
Descripción

En este curso, aprenderá cómo programar en R y cómo usar R para un análisis de datos efectivo. Aprenderá cómo instalar y configurar el software necesario para un entorno de programación estadística y describirá conceptos genéricos del lenguaje de programación a medida que se implementan en un lenguaje estadístico de alto nivel. El curso cubre temas prácticos en computación estadística que incluyen programación en R, lectura de datos en R, acceso a paquetes de R, escritura de funciones de R, depuración, creación de perfiles de código de R y organización y comentarios del código de R. En general se presentarán numerosos ejemplos, todos de aplicaciones reales, lo que hace que este curso particularmente sea útil para cualquier persona que trabaje con datos.

Información importante

Earlybird: Descuentos: 4% por pronto pago en curso o diplomados, cancelando 30 días calendario previos a la fecha de inicio (acumulable con otros descuentos) 10% egresados, afiliados a cafam 15% para grupos de 3 a 5 participantes en el mismo curso o diplomado 20% para grupos de 6 personas en adelante, y en el tercer curso o diplomado realizado consecutivamente

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas

Ubicación

Inicio

Bogota (Bogotá)
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Carrera 5ª No. 39-00 Edificio Fernando Barón, S.J

Inicio

04 may 2020Matrícula abierta

A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Objetivos General: El objetivo de este curso es integrar la programación estadística con el uso de la plataforma RStudio y fomentar su uso entre los participantes, a través del uso de los principios que se aplican a la mayoría de los lenguajes informáticos y las técnicas utilizadas para desarrollar proyectos complejos. Objetivos Específicos: Recopilar información detallada utilizando R. Configurar software de programación estadística. Hacer uso de las funciones de bucle R y herramientas de depuración. Aplicar conceptos básicos y críticos del lenguaje de programación.

· ¿A quién va dirigido?

Profesores, estudiantes, asesores, investigadores y programadores en general que quieren, de manera práctica, aprender a programar estadísticamente.

· Titulación o Resolución

Certificación: Para cursos, se otorgará certificación digital a quien haya cumplido como mínimo con el 80% de las actividades programadas en el aula.

· ¿Qué distingue a este curso de los demás?

Metodología: Se impartirán conocimientos sobre técnicas específicas de programación y su interacción con R. Se expondrán las técnicas con un enfoque netamente práctico, buscando la apropiación de conocimiento y su posterior aplicación sobre problemas particulares

Preguntas & Respuestas

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2019

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La valoración media es superior a 3,7

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¿Qué aprendes en este curso?

Estadística
Programación
Lectura
Escritura
Depuración
Lenguaje
Herramientas de depuración
Herramientas de mantenimiento
Programación de gráficos estadísticos
Simulación estocástica

Programa académico

Contenido:
  • Introducción a la programación estadística. El entorno R y RStudio en una Mac, Windows y Linux.

  • Escritura de código. Configurar su directorio de trabajo.

  • Entrada y Evaluación de la Consola R. Formatos especiales R Notebook, R Markdown, Shiny web.

  • Tipos de datos - Objetos y atributos, vectores y listas, Matrices, arreglos, Data Frame. Valores perdidos.

  • Lectura de datos, formatos especiales e interfaces como Rcmdr.

  • Paquetes, librerías y repositorios. Plataforma GitHub (versiones de control).

  • Vectores lógicos y operadores relacionales. Operaciones lógicas en R.

  • Estructuras de Control, creación de funciones. Normas de Codificación.

  • Funciones de bucle. Uso de clases.

  • Herramientas de depuración y mantenimiento. Identificación y corrección de errores.

  • Programación de gráficos estadísticos.

  • Simulación estocástica y perfilado. Simulación de Monte Carlo.

  • Algunos métodos de optimización numérica.