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Programa del Curso
Día Uno: Conceptos Básicos del Idioma
- curso introductorio
- Acerca de la ciencia de los datos
- Definición de la ciencia de los datos
- Proceso de hacer la ciencia de los datos.
- Introducción al lenguaje R
- Variables y tipos
- Estructuras de control (Loops / Conditionals)
- R Escalares, vectores y matrices
- Definición de Vectores R
- Matricias
- Manipulación de texto y texto
- Tipo de datos de caracteres
- Archivo IO
- Liza
- Funciones
- Introducción a las funciones
- Cierres
- funciones lapply / sapply
- Marcos de datos
- Laboratorios para todas las secciones
Segundo día: Intermedio R Programming
- DataFrames y E / S de archivos
- Leer datos de archivos
- Preparación de datos
- Conjuntos de datos incorporados
- Visualización
- Paquete de gráficos
- plot () / barplot () / hist () / boxplot () / diagrama de dispersión
- Mapa de calor
- Paquete ggplot2 (qplot (), ggplot ())
- Exploración con Dplyr
- Laboratorios para todas las secciones
Tercer día: Avanzado Programming con R
- Modelado estadístico con R
- Funciones estadísticas
- Tratar con NA
- Distribuciones (Binomial, Poisson, Normal)
- Regresión
- Introducción a las regresiones lineales
- Recomendaciones
- Procesamiento de texto (paquete tm / Wordclouds)
- Clustering
- Introducción al Clustering
- KMeans
- Clasificación
- Introducción a la clasificación
- Naive Bayes
- Árboles de decisión
- Entrenamiento usando paquete de caret
- Evaluación de algoritmos
- R y Big Data
- Conexión de R a bases de datos
- Gran ecosistema de datos
- Laboratorios para todas las secciones
Requerimientos
El fondo de programación básico es preferido
Preparar
- Una computadora portátil moderna
- El último estudio de R y el ambiente de R instalados
21 Horas
Testimonios (7)
Las aplicaciones de la vida real usando Statcan y CER como ejemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
Sus conocimientos y los códigos ya estaban escritos en los archivos para que pudiera estudiar después de las clases y practicar por mi cuenta.
GLORIA ADANNE - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
Se proporciona mucha codificación R y buenos ejemplos
Kasia - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
Lenguaje extenso y bien desarrollado. También una gran cantidad de información de apoyo disponible en línea.
Michel - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
la claridad con la que explicó todo el curso, así como la disposición de regresar en el temario cuando fue necesario
Carlos Eloy - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Curso - Data Analytics With R
Me gustó que el entrenador se asegurara de que todos entendiéramos y siguiéramos las conferencias. Si teníamos un problema, se detenía y nos ayudaba a solucionarlo.
Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.
