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Curso de Análisis y visualización de datos con R

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Empieza en el mundo de la ciencia de datos a través del análisis de datos y la creación de visualizaciones con R para la toma de decisiones a nivel profesional

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Formación en Análisis y visualización de datos con R bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Análisis y visualización de datos con R

Desarrolladores, con experiencia en R, que quieran empezar en el mundo de la ciencia de datos a través del análisis de datos y la creación de visualizaciones para la toma de decisiones a nivel profesional

Objetivos de nuestro curso de Análisis y visualización de datos con R

  • Aprender los fundamentos del análisis de datos
  • Aprender a utilizar las distintas soluciones que brindan las librerías de R para el análisis y visualización de datos
  • Aprender a encontrar relaciones entre distintos orígenes de datos (Excel, csv, bases de datos, etc.)
  • Aprender a tratar los datos de manera profesionar y crear informes visuales que permitan sacar conclusiones

Qué vas a aprender en nuestro curso de Análisis y visualización de datos con R

Empieza en el mundo de la ciencia de datos a través del análisis de datos y la creación de visualizaciones con R para la toma de decisiones a nivel profesional

Requisitos de nuestro curso de Análisis y visualización de datos con R

  • Experiencia previa desarrollando con R
  • Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
  • Tener instalados previamente en el equipo: R Studio, Git y Docker Desktop
  • Se recomienda tener experiencia dockerizando aplicaciones R

Temario del curso de Análisis y visualización de datos con R

tema 1

Introducción al análisis de datos con R

  • ¿Qué es el análisis de datos?
  • Importancia y aplicaciones del análisis de datos
  • Tareas en el análisis de datos
  • Tipos de datos: numéricos, categóricos, texto, fechas, etc.
  • Instalación de R en el equipo
  • Configuración del IDE R Studio y plugins de interés
  • Creación de proyecto y primeros pasos
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tema 2

Preparación de datos

  • Obtención y carga de datos desde diferentes fuentes (CSV, Excel, API, bases de datos, etc.)
  • Limpieza y transformación de datos
  • Manejo de valores faltantes y nulos
  • Eliminación de duplicados
  • Corrección de errores y valores atípicos
  • Normalización y estandarización de datos
  • Manipulación y filtrado de datos
  • Selección de columnas relevantes
  • Filtrado de filas según condiciones
  • Ordenamiento de datos
  • Aplicación de funciones y transformaciones a los datos
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tema 3

Análisis exploratorio de datos

  • Estadísticas descriptivas
  • Medidas de tendencia central (media, mediana, moda)
  • Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar)
  • Resumen estadístico (mínimo, máximo, percentiles)
  • Análisis univariable y multivariable
  • Histogramas y gráficos de distribución
  • Boxplots y diagramas de caja y bigotes
  • Matrices de correlación
  • Análisis de frecuencia y tablas de contingencia
  • Visualización de datos
  • Gráficos de barras y columnas
  • Gráficos de líneas y áreas
  • Gráficos de dispersión y correlación
  • Gráficos de torta y donut
  • Heatmaps y mapas de calor
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tema 4

Procesamiento y transformación de datos

  • Agrupación y segmentación de datos
  • Agrupación por categorías o rangos
  • Segmentación temporal
  • Reducción de dimensionalidad
  • Análisis de componentes principales (PCA)
  • Análisis discriminante lineal (LDA)
  • Normalización y estandarización de datos
  • Escalamiento de variables
  • Normalización min-max
  • Discretización y binning de datos
  • Conversión de variables continuas a categóricas
  • Creación de intervalos o rangos de valores
  • Extracción de características y selección de variables
  • Selección de características relevantes
  • Extracción de características mediante técnicas como PCA o LDA
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tema 5

Análisis de datos temporales y series de tiempo

  • Manipulación y transformación de fechas y horarios
  • Análisis de estacionalidad y tendencias en series de tiempo
  • Métodos de suavizado y pronóstico
  • Análisis de componentes de series de tiempo
  • Descomposición y detección de anomalías
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tema 6

Modelado y predicción

  • Selección de modelos adecuados al tipo de problema
  • Entrenamiento y evaluación de modelos
  • Separación de conjuntos de entrenamiento y prueba
  • Métricas de evaluación (precisión, recall, F1-score, etc.)
  • Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros
  • Grid Search y Random Search
  • Validación cruzada k-fold
  • Algoritmos de aprendizaje supervisado (regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, SVM, etc.)
  • Algoritmos de aprendizaje no supervisado (agrupamiento, detección de anomalías, reducción de dimensionalidad)
  • Algoritmos de aprendizaje profundo (redes neuronales, CNN, RNN, etc.)
  • Interpretación y análisis de los resultados del modelo
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tema 7

Visualización avanzada de datos

  • Visualización interactiva con librerías como ggplot2, plotly y lattice
  • Gráficos geoespaciales y mapas
  • Visualización de redes y grafos
  • Dashboards y paneles de control
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tema 8

Análisis y visualización de datos en la nube

  • Introducción a soluciones en la nube para análisis de datos (Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Amazon Web Services)
  • Uso de RStudio Cloud para análisis y procesamiento de datos en la nube
  • Trabajando con Google Colab
  • Despliegue de aplicaciones R en la nube utilizando servicios como Shiny, Heroku, AWS Lambda, etc.
  • Integración de bases de datos en la nube (Firebase, MongoDB Atlas, PostgreSQL en la nube)
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tema 9

Administración de proyectos de análisis de datos

  • Organización y estructura de proyectos de análisis de datos
  • Uso de control de versiones con Git y GitHub
  • Creación y mantenimiento de entornos virtuales con RStudio
  • Documentación de proyectos y buenas prácticas de programación
  • Colaboración y trabajo en equipo en proyectos de análisis de datos
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tema 10

Creación de soluciones mantenibles, extensibles y seguras

  • Diseño de arquitecturas escalables para proyectos de análisis de datos
  • Modularidad y reutilización de código
  • Automatización de tareas y procesos
  • Gestión de dependencias y actualización de paquetes
  • Pruebas unitarias y de integración en proyectos de análisis de datos
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tema 11

Seguridad y privacidad en el análisis de datos

  • Protección de datos sensibles y cumplimiento de regulaciones
  • Anonimización y pseudonimización de datos
  • Seguridad en la transferencia y almacenamiento de datos
  • Identificación y mitigación de riesgos de seguridad en proyectos de análisis de datos
  • Protección contra ataques y amenazas comunes
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tema 12

Visualización avanzada de resultados

  • Creación de gráficos interactivos con Shiny y ggplot2
  • Creación de informes y presentaciones con R Markdown
  • Integración de visualizaciones en aplicaciones web y dashboards interactivos
  • Visualización de resultados en entornos de realidad virtual y aumentada
  • Mejores prácticas de diseño y comunicación visual en la presentación de resultados
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tema 13

Ética en el análisis y visualización de datos

  • Consideraciones éticas en la recopilación y uso de datos
  • Sesgos y equidad en el análisis de datos
  • Responsabilidad y transparencia en la toma de decisiones basadas en datos
  • Cumplimiento de regulaciones y políticas de privacidad
  • Impacto social y ético del análisis de datos
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tema 14

Resolución de problemas y solución de errores en el análisis de datos

  • Identificación y depuración de errores en el análisis de datos
  • Uso de herramientas de depuración y visualización de datos
  • Estrategias de resolución de problemas en el análisis de datos
  • Investigación y búsqueda de soluciones a problemas específicos
  • Manejo de errores comunes en la manipulación y análisis de datos
  • Optimización del rendimiento y eficiencia en el análisis de datos
  • Gestión de excepciones y manejo de errores durante la ejecución del código
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tema 15

Aplicaciones prácticas del análisis y visualización de datos

  • Análisis de datos financieros y económicos
  • Análisis de datos de marketing y comportamiento del consumidor
  • Análisis de datos en el sector de la salud y medicina
  • Análisis de datos en el ámbito de la energía y medio ambiente
  • Análisis de datos en redes sociales y análisis de sentimientos
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tema 16

Proyecto final: Desarrollo de un sistema de análisis y visualización de datos

  • Definición de requisitos y alcance del proyecto
  • Diseño de la arquitectura del sistema
  • Implementación del sistema utilizando las técnicas y herramientas aprendidas
  • Pruebas y validación del sistema
  • Documentación y presentación del proyecto
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Preguntas Frecuentes de Análisis y visualización de datos con R

¿Cuáles son los beneficios del curso Análisis y visualización de datos con R?

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Al completar el curso, tu empresa podrá mejorar la toma de decisiones mediante el análisis avanzado de datos. Además, podréis optimizar procesos y descubrir nuevas oportunidades de negocio basadas en datos profundos y bien visualizados.

¿El curso de Análisis y visualización de datos con R se puede bonificar a través de FUNDAE?

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Sí, el curso puede bonificarse a través de FUNDAE, lo que permite a tu empresa aprovechar las ventajas de formación subvencionada.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Análisis y visualización de datos con R?

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El curso se imparte en modalidad online y en aula virtual personalizada, permitiendo flexibilidad según las necesidades de tu empresa.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Análisis y visualización de datos con R?

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Desarrollarás habilidades en la manipulación y análisis de datos, así como en la creación de visualizaciones efectivas y significativas. También aprenderás a manejar la herramienta R para llevar a cabo estos análisis de manera más eficiente.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Análisis y visualización de datos con R?

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Puedes inscribirte rellenando los formularios que aparecen en la web de Imagina Formación. Este proceso asegura que la inscripción se realiza de forma rápida y sencilla.