TRATAMIENTO + VISUALIZACIÓN + MODELAMIENTO ESTADÍSTICO <- 5ta Edición

1. OBJETIVOS DEL CURSO

El objetivo del curso es actualizar-ampliar los conocimientos en la optimización de la gestión de información cuantitativa empoderando al participante de destrezas en el manejo del software R en data management, estructuras de programación, estadística descriptiva e inferencial, gráficas de alto nivel, Statistical & Machine Learning, reportería dinámica y visualización en base a aplicaciones y casos prácticos.

2. DESCRIPCIÓN DEL CURSO

La escuela abarca el contenido necesario para que el participante, empezando de cero el uso del software, aprenda a través de los diferentes módulos varias herramientas de análisis de datos hasta llegar a presentar la información de forma dinámica.
Se arranca desde la instalación y configuración del software necesario para el entorno de programación estadística, la discusión de los conceptos del lenguaje de programación genéricos, se revisan aspectos teórico-prácticos de la estadística, bases de datos, escritura de funciones, agregación de bases de datos, inferencia estadística, herramientas gráficas.
También incorpora manipulación avanzada de datos, modelos lineales, Statistical & Machine Learning, reportería dinámica, aplicaciones Web e integración con bases de datos SQL.

3. MATERIALES DE APOYO

 Presentaciones sobre el tema.
 Bibliografía de apoyo sobre el software y sus aplicaciones.
 Sitio web de apoyo para consultas.

4. CONTENIDO DEL CURSO

Módulo 1: Tratamiento de datos e Inferencia Estadística con R Studio

  1. Visión general de R: instalación de R, R-Studio y otros.
     Objetos de R
     Paquetes, librerías
  2. Data management parte I:
     Manipulación básica de datos
     Agregación y Filtrado de datos
     Importación y Exportación de datos
  3. Data management parte II:
     Paquete “dplyr” en R.
     Combinación bases de datos “merge”
  4. Estadística inferencial
     Introducción al modelamiento estadístico.
     Estimación puntual y por intervalos.

Módulo 2: Statistical & Machine Learning con R Studio

  1. Statistical Learning
     Introducción a modelos lineales y aditivos generalizados.
     Validación del modelo y aplicación.
     Introducción a Estadística No paramétrica
     Introducción a Estadística Bayesiana
  2. Machine Learning
     Problemas de clasificación y regresión
     Support Vector Machines
     Predicción usando Simple Neural Networks
     Árboles de decisión
     Bosques aleatorios
     Introducción al Deep Learning

Módulo 3: Visualización con R Studio

  1. Visualización de Datos con ggplot y highcharter
  2. Data products: Introducción y tipos.
  3. Investigación reproducible con Markdown.
     Informes y presentaciones con R y markdown
     Procesamiento automático y calendarización de tareas
  4. Aplicaciones web con Shiny, Shiny Dashboard y Flexdashboard.
     Reactivos
     Condicionales
     Palancas
     Integración con bases de datos SQL
     Prevención de inyección SQL y errores por conexiones
     Publicación de aplicaciones web en internet y en redes privadas

UBICACIÓN

Colegio de Psicólogos Clínicos de Pichincha, Av. 10 de agosto N39155 y Diguja, Torre 2, Oficina 205.

FECHA

El curso se llevará a cabo los días:
 Módulo 1: Dos opciones:
✔ Fin de semana: sábado 24 y domingo 25 de agosto de 08:00 a 13:00 - 14:00 a 17:00 (16 horas).
✔ Entre semana: De lunes 19 a jueves 22 de agosto de 18:30 a 20:30 y lunes 26 a jueves 29 de agosto de 18:30 a 20:30 (16 horas).

 Módulo 2: Dos opciones:
✔ Fin de semana: sábado 31 de agosto de 08:00 a 13:00 - 14:00 a 17:00 y domingo 1 de septiembre de 08:00 a 12:00 (12 horas).
✔ Entre semana: De lunes 2 a jueves 5 de septiembre de 18:30 a 20:30 y lunes 9 a martes 10 de septiembre de 18:30 a 20:30 (12 horas).

 Módulo 3: Dos opciones:
✔ Fin de semana: sábado 7 de septiembre de 08:00 a 13:00 - 14:00 a 17:00 y domingo 8 de septiembre de 08:00 a 12:00 (12 horas).
✔ Entre semana: De miércoles 11 a jueves 12 de septiembre de 18:30 a 20:30 y lunes 16 a jueves 19 de septiembre de 18:30 a 20:30 (12 horas).

Total de horas del curso: 40 horas presenciales.

Organizadores

R Users Group – Ecuador®
DS Analytics

Con el apoyo de:

Colegio de Psicólogos Clínicos de Pichincha

Información más detallada

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Inscripción

Formulario de inscripción

Contactos

Para mayor información comuníquese a capacitacion@rusersgroup.com
Telf. oficina: (593 2) 601-4235 | 601-4236
Móvil: +593 96 996 7080 | +593 99 490 5441
Av. Amazonas N35-55 y Juan Pablo Sanz, Edif. Antisana 1, oficina 202