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Data Scientist con R

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Tipología Curso
Metodología Online
  • Curso
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Descripción

R es un lenguaje y entorno de programación de software libre para análisis estadístico, cálculo numérico y representaciones gráficas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y otros).

Por su parte Big Data es el término que se utiliza para describir los grandes volúmenes de datos que componen Internet y la posibilidad de obtener información sobre ellos.

Actualmente compañías como Google, Amazon, Facebook, Netflix, Walmart, GAP, IBM y General Electric, entre otras, están liderando procesos de gestión masiva de información y reclutando “Data Scientists” en la nueva era que deviene de Big Data.

El trabajo de un buen Científico de Datos es hacer descubrimientos “buceando” en un océano de datos cada vez más masivos y complejos. Identifican potenciales fuentes ricas en datos valiosos y acercan la brecha entre los datos, la información y finalmente las decisiones de negocio. 

Este entrenamiento tiene como objetivo familiarizar a los participantes con R y sus principales algoritmos más difundidos.

Se espera que los participantes incorporen criterios para diseñar y utilizar repositorios de datos.

A tener en cuenta

· Requisitos

Requisitos Es conveniente que los participantes tengan un manejo general de las herramientas informáticas (ofimática, carpetas, archivos, etc.) así como los conceptos básicos de estadística descriptiva y probabilidad. Los participantes se beneficiarán de su experiencia previa en uno o más de los siguientes campos: Manejo de base de datos Programación Matemáticas Marketing Inteligencia de Negocios Aunque ninguno de los conocimientos resulta excluyente, dado que se trata de un curso específico, resultará muy conveniente que los participantes cuenten con formación previa de carácter general, idealmente tener formación en Inteligencia de Negocios (como por ejemplo la tener aprobada la Diplomatura en BI de esta institución).

Preguntas & Respuestas

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Temario

Temario Unidad 1: Introducción a BI, R y la Ciencia de los Datos
  • BI: La ciénaga conceptual:
  • ¿Qué es BI?
  • ¿Qué es Big Data?
  • ¿Qué es un Datawarehouse?
  • ¿Qué es R?
  • ¿Qué es la Ciencia de los Datos?
  • El Rol del Científico de Datos
  • Elementos de sintaxis de R
  • Repositorios de Algoritmos
  • Comunicación multinivel
Unidad 2: Diseño y construcción de repositorios de datos
  • Criterios de arquitectura de datos
  • Estrategias de limpieza de datos
  • Técnicas para carga de datos
Unidad 3: Algoritmos Descriptivos en R
  • Medidas estadísticas
  • Análisis de Fourier
  • Algoritmos de Agrupamiento
Unidad 4: Herramientas de Graficación en R
  • Gráficos de densidad
  • Gráficos de puntos
  • Gráficos de barras
  • Gráficos de líneas
  • Gráficos circulares
  • Gráficos de cajas
  • Gráficos de dispersión
Unidad 5: Algoritmos Predictivos básicos en R
  • Árboles de Decisión y Random Forest
  • Redes Neuronales
  • Reglas de asociación
Unidad 6: Algoritmos Predictivos avanzados en R
  • Métodos Bayesianos
  • Discriminante Lineal y Cuadrático
  • Máquinas vectoriales de soporte
  • Perspectivas futuras de BI y de la Ciencia de Datos

Examen Final


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