Curso de Programación para la Manipulación de Datos - Online

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Analisis de educaedu

Carlos Gómez

Carlos Gómez

Curso de Programación para la Manipulación de Datos

  • Modalidad de impartición
    El Curso de Programación para la Manipulación de Datos se dictará en modalidad Online.
  • Número de horas
    El tiempo de estudios estimado es de 125 horas.
  • Titulación oficial
    Recibes por parte de CEDA la acreditación correspondiente por realizar el Curso de Programación para la Manipulación de Datos.
  • Valoración del programa
    La gestión de datos en la actualidad es una de las herramientas más utilizadas, para lograr comprender y obtener información exacta. Muchos negocios demandan especialistas que dominen el lenguaje de programación R y RStudio, temas que son claves en el Curso de Programación para la Manipulación de Dato que brinda CEDA.
  • Dirigido a
    Para acceder al curso, debes tener conocimiento en matemáticas y estadísticas, disponer de internet y computador.
  • Empleabilidad
    Podrás ampliar tus conocimientos y continuar en el área en que te desenvuelves u optar por cargos del área de estrategias o planificación de procesos o informática.

Comentarios sobre Curso de Programación para la Manipulación de Datos - Online

  • Contenido
    Curso de Programación para la Manipulación de Datos.

    Tipo: Cursos
    Modalidad: Online / Distancia

    Detalle:

    Dirigido a:

    - Desarrolladores que quieran empezar a utilizar R y RStudio por primera vez.

    Requisitos:

    - Preferentemente conocimientos básicos en estadistica y /o matematicas.
    - Requiere equipo de computo con acceso a internet

    Comentarios:

    Temas prácticos en computación estadística y manejo de Rstudio

    Este curso ha sido diseñado por profesionales para compartir nuestro conocimiento, aplicando la programación estadística y a describir los conceptos genéricos del lenguaje de programación a medida que se implementan en un lenguaje estadístico de alto nivel. El curso cubre temas prácticos en computación estadística que incluye la programación en R, la lectura de datos en R, el acceso a los paquetes R, la escritura de funciones R, la depuración, el perfilado de código R, y la organización y comentario de código R.


    ¿Cuáles son los objetivos de este curso?.

    - Aprender la teoría compleja, los algoritmos y librerías de programación de un modo fácil y sencillo.
    - Aplicar a programación estadística
    - Desarrollar habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento.


    ¿Qué distingue a este curso de los demás?.

    Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera paráctica con contenido de actualidad.


    Competencias:

    - Aprender a instalar R
    - Usar R para análisis de datos efectivo
    - Aplicar la programación para efectos de toma de decisiones

    Convocatoria: siempre abierto

    Temario:

    Módulo 1 | Programación en R.

    1 Introducción al entorno de RStudio

    2 Instalación de librerías adicionales y acceso a la ayuda del IDE

    3 Variables atómicas, operaciones básicas y depuración

    4 Estructuras de Control
    • Condicionales
    • Ciclos
    • Funciones

    5 Estructuras de datos
    • Vectores y listas
    • Matrices
    • Data frames y tibbles

    6 Aplicaciones
    • Importación de datos y graficación
    • Métodos numéricos y operaciones estadísticas

    7 Simulación y muestreo


    Módulo 2 | Obtener, limpiar y explorar datos.

    1 Manipulación y carga de datos en R
    • Cómo subo datos en R Studio
    • Qué tipo de datos puedo cargar
    • Limpieza y ordenamiento básico

    2 Almacenamiento de datos y su extracción
    • Fuentes de datos estructuradas y no estructuradas

    3 Organizando, fusionando y administrando datos
    • Subconjunto y clasificación
    • Resumiendo datos
    • Creación de nuevas variables
    • Restructurando los datos
    • Manejo de datos con dplyr
    • Fusión de datos

    4 Graficación en R
    • Gráficos en R
    • Gráficos de barras
    • Gráficos circulares
    • Gráficos de pastel
    • Mapas de calor
    • Gráficos combinados

    5 Análisis Exploratorio de Datos
    • Tipos de Datos
    • Presentación de Datos (categóricos, numéricos)
    • Medidas de tendencia central y dispersión
    • Relaciones entre variables

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