R es una poderosa herramienta para el análisis y visualización de datos que se ha convertido en imprescindible en el mundo del Big Data. En gran medida, gracias a que ha sido desarrollado por y para analistas de datos.
Es sumamente eficiente para almacenar y manipular datos. Permite importarlos desde diversas fuentes, limpiarlos y adecuarlos a las necesidades del análisis gráfico o estadístico posterior. En cuanto a herramientas de análisis y visualización, implementa las consideradas "estado del arte".
En resumen, R es una plataforma para el análisis de datos moderna, con presente y, especialmente, con mucho futuro.
Objetivos del curso
En este programa aprenderás a realizar manipulaciones y representaciones sofisticadas de datos, crear de informes e aprender a aplicar unas cuantas técnicas modernas de análisis de datos. ¡Que son precisamente los usos fundamentales de R en entornos empresariales!
Por el camino, aprenderás a procesar datos obtenidos de distintas fuentes. Esto incluye, por ejemplo, el "web scraping". Además, te enseñaremos a convertir esos procesos en programas.
El programa está centrado en los usos reales y prácticos de R en la empresa, y su filosofía es fundamentalmente práctica, por ello, te invitaremos a trabajar sobre datos de tu interés particular.
Temario
Módulo 1: Un paseo por R: De cero a mis primeros gráficos y análisis
Módulo 2: Datos y paquetes
Módulo 3: Manipulación de datos: "Tidy data" + ddply
Módulo 4: Gráficos avanzados con ggplot2
Módulo 5: Programación en R
Módulo 6: Informes automatizados con knitr
Módulo 7: Estadística: test de hipótesis y modelos estadísticos
Módulo 8: Continuación del anterior + clustering
Módulo 9: Introducción a mapas, redes sociales y series temporales con R
Módulo 10: Proyecto final
Horario
El curso comienza el 9 de junio de 2015, y finaliza el 9 de julio de 2015
Se imparte los martes y jueves de 18 a 21h
Perfil del alumno
El alumno que curse este programa debería tener conocimientos básicos de programación (qué es un programa, qué es una función, un bucle o un if-else) y conocimientos básicos de estadística (qué es una media, una mediana; familiaridad con la representación gráfica de información cuantitativa).
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