Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con R
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online asincrónica: Julio 2021
DURACIÓN:
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.
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.
- Aptitudes hacia la matemática y programación.
- Conocimientos básicos de estadística, matemática y programación (no indispensable).
Estructura Curricular
Vista PreviaIntroducción 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 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.
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.
Inversión
Formas de Pago
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