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Limpieza y procesamiento de Datos en R

Este taller permite a sus participantes conocer los principales fundamentos teóricos asociados al tema, así como también la posibilidad de realizar ejercicios prácticos utilizando la herramienta RStudio y sus paquetes más conocidos (Tidyverse).

Horario:

A partir del Abril 2019.
Día a confirmar / 19:00 a 22:00

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Solo diez cupos disponibles
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el Curso Imperdible

$100.000

4 Sesiones
12horas
19 a 22 horas

Descripción

Objeticos

Objetivo general

Presentar los principales aspectos teóricos y prácticos asociados a la limpieza y el procesamiento de datos utilizando la herramienta RStudio.

Objetivos específicos:

  • Describir el flujo de trabajo típico de un profesional que se dedica a la Ciencia de Datos
  • Revisar los distintos tipos de datos y explicar los fundamentos para su limpieza y procesamiento
  • Dar a conocer y utilizar los principales paquetes utilizados en RStudio para la limpieza y el proceso de datos
  • Ejecutar ejercicios relacionados con los contenidos revisados para aplicar inmediatamente lo aprendido
Público objetivo
Requisitos mínimos

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Programa del Curso

Sesión 1:
Presentación del tema

  • Perfil del Científico de datos + Flujo de trabajo típico
  • Tipos de variables, estructuras y formatos de datos
  • Fundamentos de limpieza y procesamiento de datos
  • Presentación de paquetes a utilizar en el taller:
          dplyr + tidyr + stringr + lubridate





Sesión 2:
Análisis exploratorio

  • Manipulación de objetos (clases) en R
  • Funciones y ejercicios para exploración de datasets
  • Uso de gráficos para exploración + Uso de pipelines (%>%)

Sesión 3:
Limpieza y proceso de datos
Parte I

  • Creación de nuevos objetos y variables
  • Seleccionar, Filtrar, Agregaciones, Rankear
  • Unir tablas (joining)









Sesión 4:
Limpieza y proceso de datos
Parte II

  • Cambiar entre formato ancho/largo (reshaping)
  • Manipulación de fechas
  • Edición de caracteres













Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone







Ismael Gómez Schmidt
,
  • Ingeniero Acústico de la Universidad Tecnológica de Chile INACAP, diplomado del post título en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad de Chile y actualmente estudiante la especialización online en Ciencia de Datos de la Universidad Johns Hopkins y el tracking “Data Scientist with R” en Datacamp.
  • Cuenta con más de 6 años de experiencia laboral en procesamiento, análisis y visualización de datos de mediciones y predicciones de ruido y vibraciones, además de realizar docencia e investigación en el área de la Acústica Ambiental. Actualmente se desempeña como Científico de Datos y desarrolla su proyecto personal Dato Fútbol (www.datofutbol.cl).

 

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