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Cursos de Data/Cursos de Big Data/Curso Análisis y visualización de datos con R

Curso de Análisis y visualización de datos con R

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

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

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

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

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

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

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

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

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

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)

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

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

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

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

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

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

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

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

Preguntas Frecuentes de Análisis y visualización de datos con R

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

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?

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?

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?

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?

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.