Curso de Análisis de Datos con R Avanzado hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de Análisis de Datos con R Avanzadopara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en Análisis de Datos con R Avanzado práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
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Refuerza automatización y eficiencia El alumno aprende a construir procesos ETL recurrentes, parametrizados y controlados, reduciendo trabajo manual y mejorando la trazabilidad del análisis.
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Profundiza en machine learning con rigor Se trabajan modelos predictivos, validación cruzada, métricas, tuning, comparación de modelos y comunicación de resultados, evitando enfoques superficiales o poco fiables.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Diseño de proyectos complejos y mantenibles.
Separación de capas: datos, funciones, modelos, informes y salidas.
Uso avanzado de `renv`.
Gestión de dependencias en equipos.
Convenciones de desarrollo.
Documentación técnica.
Plantillas reutilizables.
Parametrización de procesos.
Preparación para producción.
Auditoría y trazabilidad del análisis.
Diseño de proyectos complejos y mantenibles.
Separación de capas: datos, funciones, modelos, informes y salidas.
Tema 1: Arquitectura avanzada de proyectos analíticos en R
Diseño de proyectos complejos y mantenibles.
Separación de capas: datos, funciones, modelos, informes y salidas.
Uso avanzado de `renv`.
Gestión de dependencias en equipos.
Convenciones de desarrollo.
Documentación técnica.
Plantillas reutilizables.
Parametrización de procesos.
Preparación para producción.
Auditoría y trazabilidad del análisis.
Tema 2: Bases de datos, SQL y conexiones desde R
Conexión a bases de datos con DBI.
Uso de drivers y credenciales.
Ejecución de consultas SQL desde R.
Lectura controlada de datos remotos.
Uso de `dbplyr`.
Transformaciones sobre tablas remotas.
Validación de datos extraídos.
Seguridad en credenciales.
Buenas prácticas de consultas.
Integración de SQL y tidyverse.
Tema 3: DuckDB, Arrow, Parquet y datos de gran volumen
Uso de DuckDB para análisis local.
Lectura de ficheros Parquet.
Uso de Arrow para formatos columnares.
Procesamiento eficiente de grandes datasets.
Comparativa entre memoria, base de datos y formatos columnares.
Optimización de consultas analíticas.
Lectura parcial de datos.
Agregaciones sobre grandes volúmenes.
Estrategias para no saturar memoria.
Ejercicio de análisis con millones de registros.
Tema 4: APIs, HTTP, JSON y XML con R
Peticiones HTTP con R.
Métodos GET y POST.
Headers, parámetros y autenticación.
Lectura de JSON.
Normalización de estructuras anidadas.
Consumo de APIs paginadas.
Gestión de errores de red.
Uso de caché local.
Lectura de XML.
Creación de funciones para descarga automática.
Tema 5: Web scraping avanzado
Extracción de datos desde HTML.
Selectores CSS.
XPath.
Extracción de tablas web.
Gestión de paginación.
Control de errores HTTP.
Cambios de estructura en páginas.
Scraping responsable.
Limitaciones legales y éticas.
Creación de datasets desde fuentes públicas.
Tema 6: ETL avanzado, pipelines y automatización
Diseño de procesos ETL completos.
Extracción desde múltiples fuentes.
Validación automática de datos.
Transformaciones parametrizadas.
Generación de salidas recurrentes.
Logs de ejecución.
Control de errores.
Tareas programadas.
Procesos mensuales, semanales o diarios.
Automatización de reporting empresarial.
Tema 7: data.table y optimización de rendimiento
Introducción a `data.table`.
Sintaxis `i`, `j`, `by`.
Actualización por referencia.
Agrupaciones eficientes.
Joins de alto rendimiento.
Índices y claves.
Comparativa con tidyverse.
Medición de tiempos.
Reducción de copias en memoria.
Refactorización de procesos lentos.
Tema 8: Big data, computación paralela y asincronía
Límites de R en memoria.
Procesamiento por lotes.
Computación paralela.
Tareas independientes y paralelizables.
Procesos asincrónicos en R.
Uso en Shiny y llamadas largas.
Gestión de CPU y memoria.
Comparativa con Spark, DuckDB y bases SQL.
Estrategias de escalabilidad.
Ejercicio de optimización avanzada.
Tema 9: Calidad de datos, validación y testing
Reglas de calidad de datos.
Completitud, unicidad y consistencia.
Validación de rangos.
Validación de claves.
Detección de cambios de esquema.
Reportes de calidad.
Tests básicos de funciones.
Checks automáticos en pipelines.
Gestión de incidencias de datos.
Control de calidad antes de publicar informes.
Tema 10: Git, colaboración y control de versiones
Uso de Git en proyectos R.
Repositorios, commits y ramas.
Pull requests.
Revisión de código.
`.gitignore`.
Versionado de scripts e informes.
Gestión de conflictos.
Integración con RStudio.
Buenas prácticas colaborativas.
Control de versiones con `renv`.
Tema 11: Modelos lineales avanzados
Regresión lineal simple.
Regresión lineal múltiple.
Interacciones entre variables.
Variables categóricas.
Diagnóstico de residuos.
Homocedasticidad y normalidad.
Multicolinealidad.
Observaciones influyentes.
Comparación de modelos.
Interpretación ejecutiva de coeficientes.
Tema 12: Clasificación: regresión logística, SVM y análisis discriminante
Regresión logística binaria.
Interpretación de odds y probabilidades.
Matriz de confusión.
ROC y AUC.
Ajuste de umbrales.
Máquinas de vectores de soporte.
Kernels lineales y no lineales.
Análisis discriminante lineal.
Comparación de modelos clasificadores.
Casos de churn, fraude, conversión o riesgo.
Tema 13: Árboles, random forest, boosting y redes neuronales
Árboles de decisión.
Árboles de regresión.
Random forest.
Gradient boosting.
Importancia de variables.
Hiperparámetros.
Redes neuronales básicas.
Sobreajuste y regularización.
Comparación entre modelos interpretables y complejos.
Aplicaciones empresariales.
Tema 14: tidymodels y workflows de machine learning
Introducción a tidymodels.
Partición de datos.
Recipes de preprocesado.
Workflows de entrenamiento.
Validación cruzada.
Tuning de hiperparámetros.
Métricas de regresión.
Métricas de clasificación.
Comparación de modelos.
Documentación de modelos.
Tema 15: Series temporales y forecasting
Análisis de series temporales.
Tendencia, estacionalidad y ciclos.
Descomposición de series.
Modelos naive.
Medias móviles.
Suavizado exponencial.
ARIMA.
Backtesting temporal.
Métricas de forecasting.
Previsión de ventas, demanda o incidencias.
Tema 16: Técnicas multivariantes: PCA, factorial y cuantílica
Análisis de componentes principales.
Varianza explicada.
Cargas y scores.
Biplots.
Análisis factorial.
Rotación de factores.
Fiabilidad de escalas.
Regresión cuantílica.
Modelos robustos.
Aplicaciones en encuestas, riesgo y segmentación.
Tema 17: Clustering y segmentación avanzada
Clustering no supervisado.
Preparación de variables.
Escalado de datos.
K-means.
Selección del número de clusters.
Silhouette y elbow method.
Agrupamiento jerárquico.
Dendrogramas.
Perfilado de segmentos.
Aplicaciones en clientes, productos y operaciones.
Tema 18: Análisis de texto, encuestas y NLP
Limpieza de texto.
Tokenización.
Stopwords.
N-grams.
Matrices documento-término.
Análisis de sentimiento.
Clasificación de textos.
Análisis de respuestas abiertas.
Escalas Likert y encuestas.
Informes de opinión, satisfacción o clima.
Tema 19: Datos geográficos, visualización interactiva y Shiny
Lectura de datos geográficos.
Shapefiles, GeoJSON y geopackages.
Mapas coropléticos.
Mapas interactivos con Leaflet.
Visualización avanzada con plotly.
Tablas interactivas.
Introducción a Shiny.
Reactividad en Shiny.
Dashboards interactivos.
Despliegue básico de aplicaciones Shiny.
Tema 20: Proyecto Final Avanzado
Diseño de un proyecto analítico avanzado con R.
Importación desde SQL, API, JSON, Parquet o scraping.
Pipeline ETL automatizado.
Validación de calidad de datos.
Optimización de rendimiento.
Modelado predictivo con tidymodels.
Análisis avanzado adicional: series, clustering, texto, PCA o geodatos.
Dashboard o aplicación Shiny.
Informe técnico y presentación ejecutiva.
Documentación de privacidad, despliegue, mantenimiento y gobierno.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Análisis de Datos con R Avanzado en su día a día
Analistas de datos y perfiles BI
Este curso encaja con analistas que necesitan trabajar con datos reales, limpiar información, crear KPIs, construir visualizaciones, automatizar procesos y entregar informes reproducibles. La formación les permite pasar de análisis manuales en hojas de cálculo a flujos robustos con R.
Controllers, financieros y equipos de reporting
Los perfiles financieros podrán utilizar R para analizar ventas, márgenes, costes, presupuestos, desviaciones, previsiones, tesorería, rentabilidad y reporting recurrente. El curso les ayuda a automatizar informes y reducir tareas manuales repetitivas.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Análisis de Datos con R Avanzado
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Es muy recomendable. También puede acceder alguien que ya domine R, tidyverse, ggplot2, limpieza de datos, proyectos reproducibles y estadística básica.
Sí. El curso incluye conexión a bases de datos, SQL desde R, DBI, dbplyr, buenas prácticas de consultas y validación de datos extraídos.
Incluye estrategias para trabajar con grandes volúmenes mediante DuckDB, Arrow, Parquet, data.table, bases de datos y procesamiento eficiente.
Sí. Se trabajan peticiones HTTP, JSON, XML, APIs paginadas, autenticación, errores de red y scraping responsable de fuentes públicas.
Sí. Incluye regresión, clasificación, árboles, random forest, boosting, SVM, redes neuronales, tidymodels, validación cruzada y tuning.
Sí. Se trabajan tendencia, estacionalidad, descomposición, ARIMA, suavizado exponencial, backtesting y métricas de forecasting.
Sí. El curso incluye limpieza de texto, tokenización, n-grams, matrices documento-término, sentimiento, clasificación de textos y encuestas abiertas.
Sí. Se trabaja Shiny para crear dashboards y aplicaciones interactivas con inputs, outputs, reactividad, filtros, KPIs, gráficos y despliegue básico.
Sí. Se trabaja Git aplicado a proyectos R: repositorios, commits, ramas, pull requests, `.gitignore`, colaboración y control de versiones con renv.
Sí. Se cubren datos sensibles, anonimización, control de credenciales, ética, sesgos, calidad de datos, auditoría, documentación y mantenimiento.
El alumno crea un proyecto avanzado con importación desde fuentes complejas, ETL, validación, modelado, dashboard Shiny, informe técnico y presentación ejecutiva.
Sí. El Proyecto Final puede adaptarse a ventas, finanzas, marketing, operaciones, RRHH, encuestas, clientes, producto, soporte o datos técnicos anonimizados.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos exigidos.
Es muy recomendable. También puede acceder alguien que ya domine R, tidyverse, ggplot2, limpieza de datos, proyectos reproducibles y estadística básica.
Sí. El curso incluye limpieza de texto, tokenización, n-grams, matrices documento-término, sentimiento, clasificación de textos y encuestas abiertas.
Sí. Se trabaja Shiny para crear dashboards y aplicaciones interactivas con inputs, outputs, reactividad, filtros, KPIs, gráficos y despliegue básico.
Sí. Se trabaja Git aplicado a proyectos R: repositorios, commits, ramas, pull requests, `.gitignore`, colaboración y control de versiones con renv.
Sí. Se cubren datos sensibles, anonimización, control de credenciales, ética, sesgos, calidad de datos, auditoría, documentación y mantenimiento.
El alumno crea un proyecto avanzado con importación desde fuentes complejas, ETL, validación, modelado, dashboard Shiny, informe técnico y presentación ejecutiva.
Sí. El Proyecto Final puede adaptarse a ventas, finanzas, marketing, operaciones, RRHH, encuestas, clientes, producto, soporte o datos técnicos anonimizados.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos exigidos.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Incorpora análisis avanzado de negocio Series temporales, clustering, texto, PCA, análisis factorial, regresión cuantílica y geodatos permiten abordar problemas más ricos y cercanos a la realidad de empresa.
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Mejora colaboración y mantenimiento Git, renv, estructura de proyectos, documentación, testing y control de calidad permiten que los análisis puedan mantenerse, compartirse y auditarse en equipo.
4
Prepara dashboards y aplicaciones interactivas Con Shiny, Leaflet, plotly y tablas interactivas, el alumno puede crear herramientas de exploración de datos para negocio, dirección o áreas operativas.
5
Añade gobierno, privacidad y despliegue El curso incorpora ética, seguridad, privacidad, control de credenciales, calidad de datos, publicación de informes y operación de análisis en entornos corporativos.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Los equipos de negocio podrán aplicar R a campañas, conversión, segmentación, encuestas, rotación, absentismo, productividad, stock, logística, tiempos de proceso y satisfacción de cliente. La formación aterriza cada técnica en decisiones reales.
Científicos de datos junior y perfiles técnicos
Los perfiles que ya programan podrán profundizar en modelado, tidymodels, series temporales, clustering, clasificación, regresión, validación, pipelines, reproducibilidad, rendimiento y despliegue de análisis en entornos corporativos.
Responsables de datos y transformación digital
Los responsables de datos podrán entender cómo construir flujos de análisis mantenibles, documentados y auditables. El curso ayuda a definir buenas prácticas para proyectos internos con R, calidad de datos y comunicación de resultados.
Equipos docentes, investigadores y técnicos estadísticos
Los perfiles académicos o técnicos podrán reforzar estadística, inferencia, análisis multivariante, regresión, componentes principales, análisis factorial, discriminante, cuantílico y comunicación científica mediante Quarto y R Markdown.
