Data Scientist con R

Curso

Online

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Duración

    6 Semanas

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.

Información relevante sobre el curso

Todos aquellos profesionales que quieran profundizar en el uso de R aplicado a la | Junto con una formación previa en BI este curso complementa a los destinatarios en su formación como Data Scientists.

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.

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2021

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Materias

  • Estadística
  • Redes
  • Algoritmos
  • Arquitectura
  • Herramientas
  • Ofimática
  • Comunicación
  • Construcción
  • Lineales
  • Capacitacion arquitectura

Plan de estudios

Módulo 1 Data Scientist con R Unidad 2 Diseño y construcción de repositorios de datos - Tema 1 Criterios de arquitectura de datos - Tema 2 Estrategias de limpieza de datos - Tema 3 Técnicas para carga de datos Unidad 3 Algoritmos Descriptivos en R - Tema 1 Medidas estadísticas - Tema 2 Análisis de Fourier - Tema 3 Algoritmos de Agrupamiento Unidad 4 Herramientas

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