Online
60 horas (6 sem)
Todo el año
El Curso de Introducción al Data Science con R, RMarkdown y tidyverse, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).
¿Por qué es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es introducirse en el sector del Data Science y transformar el saber en habilidades prácticas con aplicación directa a su operativa con los datos.
Nuestro programa formativo con enfoque práctico:
- Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño.
- Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares.
- Disfrutas de un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos, desde el primer día.
Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.
100% on-line y learn by doing.
Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:
- Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
- Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
- A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
- Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
- Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
- Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.
Para acceder al Curso de Introducción al Data Science con R, RStudio, RMarkdown y tidyverse, no se establece ningún requisito de acceso.
Destinatarios
Profesionales del análisis de datos interesados en comprender los fundamentos del Data Science y en aplicar nuevas técnicas de tratamiento de datos en su práctica profesional.
Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en:
- Conocer los fundamentos de la Ciencia de Datos actual.
- Introducirse en el manejo de R y RStudio.
- Comunicar datos con RMarkdown y GitHub.
- Conocer técnicas de visualización con ggplot2.
- Transformar los datos con dplyr.
- Fusionar y ordenar los datos con tidyr.
- Preprocesar los datos con caret.
CURSO DE NIVEL BÁSICO
No es necesario contar con conocimientos previos sobre R, RStudio, RMarkdown y tidyverse.
Al finalizar el Curso de Introducción al Data Science con R, RMarkdown y tidyverse serás capaz de importar, preparar, explorar, visualizar y comunicar tus datos, obteniendo resultados increíbles partiendo de tus datos en bruto.
Esta formación complementa las skills de cualquier perfil profesional vinculado al análisis de datos.
TEMA 1. INTRODUCCIÓN A R Y RSTUDIO
- ¿Qué es R, RStudio y sus «paquetes»?
- ¿Cómo se instalan R/RStudio? (y RMarkdown).
- Tour rápido por R/Rstudio.
- Conceptos básicos de R: rápido y fácil.
- ¿Cómo obtener ayuda?
- Cargar / Importar / Exportar datos.
- Leer o descargar datos online y en tiempo real: COVID-19P
TEMA 2. COMUNICAR CON RMARKDOWN Y GITHUB
- RMarkdown y la investigación reproducible.
- Crea tu primer documento Rmarkdown.
- Exporta a html, presentación y tablero de mando.
- Personaliza (YAML) y automatiza (params).
- Introducción a Git y GitHub.
- Crea un informe sobre el COVID-19 en España.
TEMA 3. VISUALIZAR CON GGPLOT2
- Crear gráficos espectaculares con ggplot2.
- Gráficos de dispersión.
- Histogramas.
- Gráficos de barras.
- Gráficos de líneas.
- Gráficos de cajas.
TEMA 4. TRANSFORMAR CON DPLYR
- Introducción al mundo tidyverse.
- Transformar con dplyr.
- Seleccionar columnas: select()
- Filtrar filas: filter()
- Reordenar filas: arrange()
- Añadir nuevas variables: mutate()
- Resúmenes agrupados: group_by() y summarise()
- La paradoja de Simpson.
TEMA 5. UNIR Y ORDENAR CON TIDYR – PREPROCESAR CON CARET
- Unir con dplyr.
- Ordenar con tidyr.
- Transformar con tidyr.
- Preprocesar con caret.
- Vuelos desde NYC.
Claustro docente
El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.
En este curso contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de un docente experto que va compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el sector de la Ciencia de Datos con R.
Rosana Ferrero
Data Scientist con más de 10 años de experiencia en consultoría, investigación y docencia.Colabora en proyectos de diversos centros de investigación como el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), CAPES-PUC, IAS-CSIC y LINCGlobal. Asesora y consultora en Biomáxima.
Juan Luis López
Analista de datos con certificaciones en Data Visualization with ggplot2, Data Analysis in R y Machine Learning Toolbox.
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