R
PARA CIENCIA DE DATOS
Desarrollar tu experiencia en R mejora significativamente tu CV.
Un experto en R puede trabajar en muchos tipos de organizaciones, especialmente en las ciencias emergentes como la big data y el aprendizaje automático e incluso el desarrollo de aplicaciones
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$ 250 USD
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Ciencia de Datos
aprender a manejar bases de datos con R, a programar con R, el uso de RStudio para crear flujos de trabajo, estructuras de control con R, limpieza de datos con tidy, Interpretar resultados, visualización de datos con R2, Administrar bases de datos, entre muchos otros temas de interés.
Desde 0
Aprende sobre el papel de este lenguaje de programación en disciplinas como la estadística, la ciencia de los datos, la big data y el aprendizaje automático.
Conviértete en un experto(a) del código R con este curso.
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experiencia
R es uno de los lenguajes más utilizados en el análisis de datos, ciencia de datos e inteligencia artificial. Conocerlo y dominarlo es un factor clave para lograr estrategias competitivas basadas en los datos
- Programación básica
- Importancia de R
- Estudio de casos
- Talleres y ejercicios
- Clasificación y manipulación de datos
- Desarrollar Visualizaciones
- Creación de un ambiente de trabajo con R
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Que cuentan con experiencia profesional de más de 15 años en proyectos relacionados a analítica y Big Data
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PREGUNTAS
FRECUENTES
¡Tienes mas dudas? ¿Quieres recibir el BROCHURE del curso con la información detallada del mismo?
Nuestros asesores te ayudaran contacta con ellos, no esperes mas.
MÓDULO 1: Cómo iniciar con R y RStudio
¿Qué es R?
R Basics
Creación de un proyecto
Funciones
Librerías
Tipos de datos en R
Operaciones
Vectores: Operaciones y manipulación.
MÓDULO 2: Manejo de datos
Listas
Dataframes
Manipulación de dataframes
Carga de datos y escritura de archivos
Juntura de datos
MÓDULO 3: Ciencia de datos en R
Conceptos básicos
Analítica descriptiva
Analítica predictiva
Analitica prescriptiva
Análisis exploratorio de datos con gráficos
MÓDULO 4: Regresiones
Modelos de regresión univariante
Modelos de regresión multivariante
Modelos logísticos
MÓDULO 5: Validación de modelos
Clasificación
Árboles de decisión
Random Forest
K-Nearest Neighbor
Clustering
NOTA: Este es un resumen del temario si quiere recibir el BROCHURE del curso completo, contáctese con nuestros asesores que le ayudaran a solucionar todas sus dudas.
El curso se llevará a cabo mediante una combinación de metodologías activas y participativas que fomenten el aprendizaje práctico y la interacción entre los participantes.
Se utilizarán las siguientes técnicas y herramientas:
- Clases Expositivas
- Estudios de Caso
- Talleres y Ejercicios
- Material de Apoyo
- Recursos Tecnológicos
Además de las sesiones presenciales del curso, los participantes tendrán acceso a recursos adicionales para complementar su aprendizaje:
- Bibliografía Recomendada
- Enlaces y Sitios Web
- Herramientas Prácticas
¡Por supuesto! al finalizar el curso con una asistencia y conocimiento aprobado recibirán un certificado Físico adicional recibirán un Badge digital y redes sociales en especial LinkedIn y así mejorar su curriculum ¿Qué es un Badge digital?
Experiencia y creatividad analítica al servicio de la transformación de
organizaciones.
Nuestra academia cuenta con instructores capacitados que tienen la experiencia
dentro del mundo empresarial, lo que te permitirá desarrollarte como uno de los
mejores profesionistas que aplican la teoría en la práctica, adquiriendo un “Know How”
impresionante.
Todos nuestros estudiantes nos han nutrido de sus criterios de lo que estamos haciendo bien y lo que podemos mejorar para poder darte una capacitación mas adaptado a tus necesidades, y enfocada a lo que se necesita en el mercado no solo teoría sino la experiencia de todos nuestros proyectos como Bi Solutions, aplicado a nuestro cursos en Bi Academics.
