Ciencia de Datos Programación en R - eLearning
450,00 EUR
El curso de Certificación en Ciencia de Datos con R te permite llevar tus habilidades en ciencia de datos a una variedad de empresas, ayudándolas a analizar datos y tomar decisiones comerciales más informadas. El curso abarca exploración de datos, visualización de datos, análisis predictivo y técnicas de análisis descriptivo con el lenguaje R. Aprenderás sobre paquetes de R, cómo importar y exportar datos en R, estructuras de datos en R, varios conceptos estadísticos, análisis de clústeres y pronósticos.
Programa del curso
Introducción al Análisis de Negocios
Lección 01
- Visión general
- Decisiones Empresariales y Analítica
- Tipos de análisis empresarial
- Aplicaciones de la Analítica Empresarial
- Visión general de la Ciencia de Datos
- Conclusión
- Comprobación de Conocimientos
Introducción a la Programación en R
Lección 02
- Visión general
- Importancia de R
- Tipos de datos y variables en R
- Operaciones en R
- Declaraciones condicionales en R
- Bucles en R
- Conclusión
- Comprobación de Conocimientos
Estructuras de Datos
Lección 03
- Visión general
- Identificar Estructuras de Datos
- Demostración: Identificar Estructuras de Datos
- Asignando Valores a Estructuras de Datos
- Manipulación de datos
- Demostración: Asignando Valores y Aplicando Funciones
- Conclusión
- Comprobación de Conocimientos
Visualización de datos
Lección 04
- Visión general
- Introducción a la Visualización de Datos
- Visualización de Datos Utilizando Gráficos en R
- Ggplot2
- Formatos de archivo de salidas gráficas R
- Conclusión
- Comprobación de conocimientos
Estadísticas para la Ciencia de Datos-I
Lección 05
- Panorama general
- Introducción a las hipótesis
- Tipos de hipótesis
- Muestreo de datos
- Niveles de confianza y significación
- Conclusiones
- Comprobación de conocimientos
Estadística para la Ciencia de Datos - II
Lección 06
- Visión general
- Prueba de hipótesis
- Prueba paramétrica
- Prueba no paramétrica
- Pruebas de hipótesis sobre las medias de la población
- Pruebas de hipótesis sobre la varianza de la población
- Pruebas de hipótesis sobre las proporciones de la población
- Conclusiones
- Comprobación de conocimientos
Análisis de regresión
Lección 07
- Panorama general
- Introducción al análisis de regresión
- Tipos de modelos de análisis de regresión
- Regresión lineal
- Demostración Regresión lineal simple
- Regresión no lineal
- Demostración Análisis de regresión con múltiples variables
- Validación cruzada
- Modelos no lineales a lineales
- Análisis de componentes principales
- Análisis factorial
- Conclusión
- Comprobación de conocimientos
Clasificación
Lección 08
- Panorama general
- Clasificación y sus tipos
- Regresión logística
- Máquinas de vectores de soporte
- Demostración Clasificador Naive Bayes
- Demostración Clasificador Naive Bayers
- Decisión: Clasificación en árbol
- Demostración Árbol de decisión
- Clasificación Random Forest
- Evaluación de modelos clasificadores
- Demostración Validación cruzada K-Fold
- Conclusión
- Comprobación de conocimientos
Agrupamiento
Lección 09
- Introducción
- Introducción a la agrupación en clústeres
- Métodos de clusterización
- Demostración: Agrupación por K-means
- Demostración Clustering Jerárquico
- Conclusión
- Comprobación de conocimientos
Asociación
Lección 10
- Panorama general
- Regla de asociación
- Algoritmo Apriori
- Demostración: Algoritmo Apriori
- Conclusión
- Comprobación de conocimientos
Resultados del aprendizaje
Al finalizar este Curso de eLearning de Programación R en Ciencia de Datos, podrás:
Obtener una comprensión fundamental de la analítica empresarial
Instalar R, RStudio, configurar el espacio de trabajo y aprender sobre los diversos paquetes de R
Dominar la programación en R y comprender cómo se ejecutan las diferentes instrucciones en R. Obtener un conocimiento profundo de la estructura de datos utilizada en R y aprender a importar/exportar datos en R
Definir, comprender y utilizar las diversas funciones apply y las funciones de DPLYR
Dominar la programación en R y comprender cómo se ejecutan las diferentes instrucciones en R
Adquirir un conocimiento profundo de la estructura de datos utilizada en R y aprender a importar/exportar datos en R
Definir, entender y utilizar las diversas funciones apply y las funciones de DPLYR
Comprender y utilizar los distintos gráficos en R para la visualización de datos
Adquirir un conocimiento básico de varios conceptos estadísticos
Comprender y utilizar el método de prueba de hipótesis para tomar decisiones empresariales
Comprender y utilizar modelos de regresión lineal y no lineal, y técnicas de clasificación para el análisis de datos
Aprender y utilizar las diversas reglas de asociación del algoritmo Apriori
Aprender y utilizar métodos de agrupamiento, incluyendo k-means, DBSCAN y agrupamiento jerárquico.
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Existe una creciente demanda de científicos de datos cualificados en todas las industrias, lo que hace que este curso de certificación en ciencia de datos sea adecuado para participantes de todos los niveles de experiencia. Recomendamos este curso de formación en ciencia de datos para las siguientes categorías.
Profesionales de TI
Profesionales de Analítica
Desarrolladores de Software
Científicos de datos
Inteligencia Empresarial
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