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Introducción a R para Data Science

El objetivo del curso es que los estudiantes tengan un primer acercamiento a la ciencia de datos por medio de la utilización del software de código abierto “R” y su IDE “Rstudio”, a través del entendimiento del escenario tecnológico actual, sus principales herramientas y la identificación de tecnologías útiles para el desarrollo de sus fines particulares.

Horario:

A partir del martes 15 de Octubre de 2019.
Martes de 19:00 a 22:00

¡10 Cupos!

Solo diez cupos disponibles
¡No te quedes fuera!

$120.000

4 Sesiones
12 horas en total

Descripción

Objetivos
El objetivo del curso es que los estudiantes tengan un primer acercamiento a la ciencia de datos por medio de la utilización del software de código abierto “R” y su IDE “Rstudio”, a través del entendimiento del escenario tecnológico actual, sus principales herramientas y la identificación de tecnologías útiles para el desarrollo de sus fines particulares.
Requisitos
Metodología

¡Inscribete ya!

Programa del Curso

4 Sesiones (12 horas presenciales en total)

Sesión 1 / 15 de Octubre
Introducción a la Transformación Digital y Data Science

  • ¿Qué es la transformación Digital y cómo afecta a las organizaciones?
  • Introducción al ambiente digital: Inteligencia Artificial, Machine Learning, Big Data, Data Science, Blockchain, IoT.
  • Ciclo de vida del los procesos de data science.
  • Irrupción del Código Abierto

Sesión 2 / 22 de Octubre:
Introducción a R

  • Irrupción de software de código abierto.
  • Introducción a R y Rstudio: Características más relevantes, paquetes importantes.
  • Importación de diferentes tipos de bases de datos.
  • Tipos de datos y báse de datos técnicamente correcta.


Sesión 3 / 29 de Octubre:
Análisis Exploratorio de los datos

  • Introducción al paquete Dplyr.
  • Estadísticas Descriptivas básicas: Promedios, agrupaciones, desviaciones estandar.
  • Filtrar  bases  y seleccionar variables.
  • Tipos y transformación de bases de datos: Long y Wide.




Sesión 4 / 5 de Noviembre:
Funciones y estructuras de control.

  • Familias de los apply
  • Loop
  • While, Break
  • For

Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone
Javiera Lobos Chavéz. Ingenieria Comercial, mención Economía Y Magister Análisis Económico de la Universidad de Chile.
  • Diplomado de Big data para políticas Públicas de la Universidad Adolfo Ibañez.
  • Docente del curso "R para data Science" Universidad de Santiago.
  • Analista departamento de estudios del Ministerio de Desarrollo Social. 

 

Ubicanos

Villavicencio 378 oficina 32, Barrio Lastarria, Santiago.

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