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Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con R

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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Acceso de Prueba Gratis

FECHAS DE INICIO

Online asincrónica: Abril 2021
Online sincrónica: 30 Septiembre 2021

DURACIÓN:

2 Meses

Objetivos

Al finalizar el curso el participante estará en la capacidad de:

Aprender la estructura del programa R.
Comprender elementos claves de programación en R.
Crear reportes en R.
Desarrollar aplicaciones en R.

Publico Objetivo

El curso está dirigido a:

Profesionales que deseen adquirir conocimientos básicos de la estructura, programación, reportes y desarrollo de aplicaciones en el programa estadístico R.

Prerrequisitos

Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

Aptitudes hacia la matemática y programación.
Conocimientos básicos de estadística, matemática y programación (no indispensable).

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción al lenguaje de programación R

Introducción a R y Rstudio orientado al Desarrollo de Aplicaciones
Vectores en R
Matrices, Listas y Sentencias de Programación
Data Frames

Usando y programando en R

Nuestro Primer Análisis de Datos en R
Trabajando con Texto y Fechas
Funciones Áštiles
Algunas Sentencias y Herramientas de Programación en R

Procesamiento y Análisis con tidyverse

Utilizando dplyr en R
Tidy Data y Operaciones Relacionales
Otros Paquetes y Funciones Tidyverse
Ejemplo de Aplicación: Credit Card Default

Visualización en R

Introducción a la Visualización y a ggplot2
Visualizaciones comunes en Analítica de Datos
Visualización como Forma de Comunicación
Análisi Exploratorio de Datos

Analítica Predictiva y Machine Learning en R

Introducción a la Analítica Predictiva
Modelos de Regresión para Analítica Predictiva en R
Modelos de Clasificación
Evaluación de Modelos Predictivos

Proyectos de Analítica

Limpieza de un Conjunto de Datos
Prediciendo Precios de Casas
Prediciendo Default en Tarjetas de Crédito - Parte 1
Prediciendo Default en Tarjetas de Crédito - Parte 2

Desarrollo de aplicaciones interactivas con Shiny

Rmarkdown
Introducción a Shiny
Desarrollando una Aplicación Interactiva, Parte 1
Desarrollando una Aplicación Interactiva, Parte 2

Introducción al Big Data con Spark

Introducción al Big Data y al Enfoque Spark
Los Elementos de Spark
Usando Spark con R - SparkR
Un Proyecto con SparkR

Duración y Horarios

En la modalidad online sincrónica (clases en vivo):

Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Semanal en el siguiente horario (*):

Jueves: 19:00 a 23:00 horas.

(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.

En la modalidad online asincrónica (clases grabadas):

Tienes 2 meses para completar el curso. Los contenidos comprenden 30 horas cronológicas de clases grabadas que podrá visualizar en línea (conectado a Internet) a través de nuestro campus virtual.

Si tienes alguna duda solo debes contactarte con nosotros para darte mayor información al respecto.

Beneficios

El curso incluye los siguientes beneficios:

Acceso a 30 horas cronológicas de clases.
Certificación emitida por BSG Institute.

¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:

Certificación emitida por BSG Institute.

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Expositores

ALVARO FUENTES

Colombia

Master of Science en Matemáticas Aplicadas por la Ohio University - Estados Unidos. Master en Economía y Finanzas Cuantitativas por la Universidad Rafael Landívar - Guatemala. Actualmente se desempeña como Consultor en Ciencias de Datos en Quant Company. Se ha desempeñado también como Consultor y Docente en la Universidad de Manizales e Instructor en Mathematics Department en Ohio University.

CALEB TERREL

Perú

IBM Certified Specialist: SPSS Modeler Professional v3 e IBM Certified Specialist: SPSS Statistics Level 1 v2 Por IBM. Cuenta con especialización en Marketing y Finanzas por la Universidad Nacional Agraria La Molina. Actualmente se desempeña como Consultor en Business Analytics en SPSS Andino. Es consultor estadístico experto en Data Mining, ha desarrollado modelos estadísticos y Machine Learning en la Superintendencia de Mercado de Valores, Ministerio Publico, Osinergmin, Reniec, entre otros.

NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.