Curso de Introducción al Data Science con R, RStudio y RMarkdown

Duración

50 horas

Precio

250€

Inicio

12 de Junio de 2020

Reserva de plaza

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Descripción del curso

Toma el control de tus datos con tidyverse.

Un curso práctico con el que aprenderás a importar, preparar, explorar y comunicar tus datos con R, RStudio, RMardown y tidyverse como paso previo para conocerlos en profundidad y proponer modelos eficientes que expliquen su comportamiento.

En este curso te mostramos cómo aprovechar la versatilidad de las herramientas más potentes de la Ciencia de Datos actual: el lenguaje estadístico R, su editor RStudio, la creación de documentos con RMardown, y el conjunto de herramientas tidyverse para realizar las principales tareas de un científico de datos.

• Inicio: 12 de Junio 2020
• Duración: 50h
• Metodología: 100% on-line
• Enfoque práctico: Learn by doing
• Plazas: 30

Destinatarios

Este curso complementa las skills de cualquier perfil profesional vinculado al análisis de datos con interés en aprender los fundamentos del Data Science y en aplicar nuevas técnicas de tratamiento de datos en su práctica profesional.

Competencias

Competencias avanzadas y aplicables a tu día a día profesional.

Aprenderás los procesos de obtención, manipulación, visualización y exploración de datos utilizando las herramientas de tidyverse (dplyr y ggplot2), la creación de informes reproducibles con RMarkdown y el control de versiones con Git y GitHub.

Los científicos de datos ocupan el 80% del tiempo con estas tareas antes de realizar modelos avanzados de análisis. Por ello, es fundamental que te familiarices con estos procesos y con las herramientas que optimizan el camino de la investigación.

Al finalizar el curso serás capaz de:

• Preparar los datos: Obtén datos automáticamente desde cualquier web y límpialos para detectar o corregir información incorrecta, incompleta, imprecisa o innecesaria.
• Explorar los datos: Compréndelos mejor, genera preguntas sobre ellos, encuentra respuestas con gráficos eficaces, y detecta patrones y valores atípicos.
• Registrar el historial de tus proyectos: Produce trabajos abiertos, reproducibles, compartibles y portátiles con RMarkdown, Git y GitHub.

Metodología e-learning

Con enfoque Learn by doing «aprende haciendo»

El Curso de Árboles de Decisión con R es una formación práctica e intensiva impartida con metodología 100% on-line:

• Tutorización personalizada
  Con el apoyo individualizado de un docente experto comprometido con tu aprendizaje.
• Enfoque Learn by doing
  Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales desarrollados completamente en torno a R Software.
• 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 la comprensión de los conceptos y en la capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos. Con certificado de finalización.
  

Requisitos de acceso

• Curso de nivel básico

No es preciso contar con conocimientos previos de R, RStudio, RMarkdown y tydiverse.

Si ya tienes un nivel avanzado en estas herramientas, te recomendamos dar un paso más y participar en la próxima edición del Máster de Estadística Aplicada con R Software.

• Reserva tu plaza on-line

Reserva aquí tu plaza antes del 2 de junio de 2020.  El curso dará inicio el 9 de junio y las plazas son limitadas.

Programa de contenidos

El Curso de Introducción al Data Science con R, RStudio y RMarkdown se divide en cinco bloques temáticos:

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 on-line 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.
• Personalizar y guardar gráficos.
• El cuarteto de Anscombe.

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.