Estás en: Especialización Curso Gratuito de Introducción a la Programación en R

Especialización Próxima realización

Curso Gratuito de Introducción a la Programación en R

Próxima realización Global

TECNOLOGÍA | Herramientas Informáticas

FORMATO

Presencial - Streaming

IDIOMA

Español

DURACIÓN

8 horas

 

En qué consiste

¿Qué es r?

El software de programación R es una implementación del lenguaje estadístico S. Nació con un enfoque orientado hacia el análisis estadístico, aunque posteriormente se ha ampliado su uso al análisis de datos. Tal ha sido su impacto que a día de hoy es, junto con Python, uno de los principales lenguajes que utiliza la comunidad para ese propósito.

 

Una de las razones de su éxito es que cuenta con una licencia de código abierto (open-sourcehaciendo que sea uno de los lenguajes de iniciación de muchos programadores siendo impartido en escuelas universidades de todo el mundo. 

 

Cuenta con grandes compañías que hacen de este un uso intensivo, tales como GoogleMicrosoft, Facebook BBVA. Esto ha llegado a ser así porque R permite practicar una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas tales como análisis de series temporales, clasificación, pruebas estadísticas clásicas, clústering, etc. R es un lenguaje altamente extensible fácil de aprender y fomenta un entorno para computación estadística gráficos. Todo esto hace que R sea una opción ideal para la ciencia de datos, el análisis de big data y el aprendizaje automático.

 

Impartido por:

  • Manuel Rueda, Consultor del Área de Finanzas Cuantitativas de Afi

 

 

Puedes acceder a los vídeos completos del curso y a la documentación utilizada en el siguiente enlace:

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¿Dónde se imparte?

Streaming en directo

Cómo llegar

Información de interés

PROGRAma

  • Introducción a R: ¿Qué es R ?: Historia, Instalación, Ventajas y conceptos básicos.
  • R Basics: expresiones, objetos y símbolos: tipos de objetos, operadores básicos, controles básicos...
  • Estructuras de datos (I): Introducción a vectores.
  • Estructuras de datos (II): Arrays, Matrices y DataFrames.  
  • Funciones y Funciones de Utilidad: Creación de funciones propias, instalación de paquetes, familia apply...
  • Importación de Datos: Importación, visualización y exploración inicial.
  • Limpieza de Datos: Limpieza, missing values y outliers.
  • Introducción a Dplyr: Continuación en la manipulación de datos.
  • Introducción a problemas de Regresión:  Caso práctico.  
  • Introducción a Visualización: Casos prácticos.

 

Puedes acceder a los vídeos completos del curso y a la documentación utilizada en el siguiente enlace:

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Manuel Rueda

Consultor Senior área Finanzas Cuantitativas Analistas Financieros Internacionales