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Curso completo de Representación Gráfica con R

DISPONIBLE EN MODALIDAD:
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Aula Virtual Personalizada
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Aprenderás a crear visualizaciones personalizadas y efectivas en una variedad de contextos profesionales, desde la representación gráfica de datos geoespaciales y de redes hasta aplicaciones interactivas de visualización con Shiny. Con un enfoque en la narración de historias con datos y una comunicación efectiva de hallazgos, estarás preparado para desarrollar proyectos de visualización de datos impactantes en tu campo de especialización.

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Formación en Representación Gráfica con R bonificable para empresas

¿A quién va dirigido?

Profesionales con experiencia en R que deseen adquirir habilidades avanzadas en la representación gráfica de datos y deseen aplicar estas habilidades en sus proyectos y dominios profesionales.

Objetivos

  • Crear visualizaciones de datos personalizadas y efectivas en una variedad de dominios y proyectos con R
  • Desarrollar habilidades avanzadas en la representación gráfica de datos, incluyendo visualización de datos espaciales, de redes y sociales
  • Fomentar la narración de historias con datos a través de gráficos, promover una comunicación efectiva de hallazgos y conclusiones
  • Crear aplicaciones interactivas de visualización de datos utilizando R y Shiny
  • Desarrollar proyectos de visualización de datos personalizados y efectivos para el ámbito profesional

¿Qué vas a aprender?

Aprenderás a crear visualizaciones personalizadas y efectivas en una variedad de contextos profesionales, desde la representación gráfica de datos geoespaciales y de redes hasta aplicaciones interactivas de visualización con Shiny. Con un enfoque en la narración de historias con datos y una comunicación efectiva de hallazgos, estarás preparado para desarrollar proyectos de visualización de datos impactantes en tu campo de especialización.

Requisitos

  • Conocimiento previo de programación en R y sus fundamentos, además de haber trabajado con bases de datos o consultas SQL para análisis de datos
  • Tener R, RStudio, GIT y Docker Desktop instalados previamente en el equipo.
  • Tener un equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación y conexión estable a Internet