Text and data mining
Curso
A Distancia
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
A distancia
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Horas lectivas
36h
Este es un curso introductorio a las aplicaciones de la minería de datos y textos en redes sociales, páginas web u otras fuentes. Aunque para el análisis de estas fuentes de datos se requiere cierto conocimiento técnico en matemáticas, computación y estadística, tales conocimientos se han adaptado en calidad y cantidad para aquellos que no poseen experiencia previa en lenguajes de programación y/o estadística. Los aplicativos principales utilizados son R a través de R studio y Python.
A tener en cuenta
Desarrollar habilidades para el uso y el entendimiento de los conceptos básicos sobre métodos, técnicas y herramientas alrededor de la ciencia de datos.
Personas apasionadas por aprender sobre el análisis de texto. Se caracterizan por no ser expertos en estos temas, pero con perfil de jóvenes tomadores de decisiones, emprendedores, también ejecutivos de compañías que trabajan en áreas financieras, IT, logística y distribución, sector salud, empresas de comunicaciones y marketing, de Bogotá y la región de la Sabana de Bogotá.
La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente, como mínimo, en el 90 % de las sesiones programadas.
El curso es eminentemente práctico y participativo. Se desarrollará mediante presentaciones magistrales, talleres y estudios de casos, en modalidad remota vía Microsoft Teams.
Opiniones
Logros de este Centro
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 8 años en Emagister.
Materias
- Scripts
- Funciones
- Argumentos
- Pre-procesamiento de datos
- Visualización de datos
Programa académico
Primera Parte (18 horas)
Inmersión práctica en R y Rstudio: funciones, scripts, argumentos, objetos, importación de datos estructurados y no estructurados.
Segunda Parte (18 horas)
Casos Prácticos: transformación y pre-procesamiento de datos, visualización de datos, análisis multivariable, extracción de información y generación de conocimiento.
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Text and data mining