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Cursos de Data/Cursos de Big Data/Curso Scraping y Data Mining con R

Curso de Scraping y Data Mining con R

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Este curso ofrece una guía completa para el análisis de datos con R para crear herramientas de web scraping, procesar textos, recopilar información de diferentes fuentes y visualizar los datos.

Este curso ofrece una guía completa para el desarrollo de habilidades para el análisis de datos con R. Al finalizar el curso los alumnos van a conocer técnicas como web scraping, procesamiento de lenguaje natural, minería de texto y visualización de datos. Aprenderás a utlizar las librerías de R más potentes para el tratamiento de datos y así obtener una visión holística del análisis de datos con R.

Este curso es una oportunidad para los entusiastas de la ciencia de datos que quieren explorar el análisis de datos con R. Los alumnos adquirirán conocimientos para crear herramientas de web scraping, procesamiento de textos, recopilar información de diferentes fuentes y visualizar los datos.

Formación en Scraping y Data Mining con R bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Scraping y Data Mining con R

Desarrolladores con esperiencia en R, entusiastas de la ciencia de datos, que quieren explorar cómo funcionan las herramientas y librerías de Web Scrapping y técnicas de minería de datos.

Objetivos de nuestro curso de Scraping y Data Mining con R

Comprender la importancia de la ciencia de datos para el análisis de los datos
Aprender a recopilar datos de diferentes fuentes a través de las técnicas de Web Scrapping y minería de datos
Desarrollar habilidades para el manejo de librerías de R y herramientas para el análisis de datos
Comprender técnicas para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y minería de texto
Aprender a visualizar los datos para una fácil interpretación y toma de decisiones.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Scraping y Data Mining con R

Requisitos de nuestro curso de Scraping y Data Mining con R

Experiencia previa desarrollando con R y conocimentos básicos de Machine Learning
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 Scraping y Data Mining con R

tema 1

Introducción al Scraping y Data Mining con R

Entendiendo las Diferencias entre Scraping y Data Mining
R como Lenguaje de Elección para Scraping y Data Mining
Consideraciones Éticas y Legales en Scraping y Data Mining
Requisitos Previos y Configuración del Entorno

tema 2

Fundamentos de la Biblioteca rvest

Navegación y Búsqueda en Documentos HTML con rvest
Extracción de Datos Estructurados desde Páginas Web con rvest
Manipulación y Modificación de Contenido HTML con rvest
Procesamiento de Datos con rvest

tema 3

Utilización Avanzada de Selectores en rvest

Extracción de Datos Anidados y Jerárquicos con rvest
Abordando Situaciones Específicas: Scraping de Tablas y Listas con rvest
Trabajo con Contenido Dinámico y AJAX en rvest
Resolución de Problemas Comunes con rvest

tema 4

Dominio de la Biblioteca rcrawler

Estructura de un Proyecto rcrawler
Creación y Configuración de Web Scraping con rcrawler
Extracción de Datos con rcrawler
Almacenamiento y Exportación de Datos Scraped con rcrawler

tema 5

Gestión de Cookies y Sesiones en Scraping con R

Simulación de Navegación Automatizada en Sitios Web con R
Evitar el Bloqueo y la Detección de Scrapers con R
Implementación de Scraping Eficiente en Grandes Volúmenes de Datos con R
Técnicas para eludir la Protección de Bots con R

tema 6

Utilización de Proxies y Capas de IP en R

Desafíos y Soluciones para Sitios Web con CAPTCHA en R
Scraping de Sitios Web con Autenticación y Sesiones Seguras en R
Prácticas para el Scraping Responsable con R
Cumplimiento de Políticas de Scraping Ético en R

tema 7

Introducción a Data Mining con R

Selección y Preparación de Datos para Minería con R
Limpieza y Transformación de Datos en R
Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con R
Visualización de Datos y Comunicación de Resultados con R

tema 8

Uso de Bibliotecas de Minería de Datos en R

Modelado de Datos con dplyr y caret en R
Implementación de Algoritmos de Aprendizaje Automático con R
Evaluación de Modelos y Optimización de Parámetros con R
Creación de Pipelines de Minería de Datos con R

tema 9

Minería de Texto y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con R

Análisis de Sentimientos y Clasificación de Texto con R
Extracción de Entidades y Temas Relevantes con R
Agrupación de Texto y Tendencias de Palabras Clave con R
Aplicaciones Avanzadas de NLP en Data Mining con R

tema 10

Minería de Datos en Redes Sociales y Plataformas en Línea con R

Extracción y Análisis de Datos de Redes Sociales con R
Detección de Comportamientos Anómalos y Fraudes en Línea con R
Visualización de Redes y Análisis de Comunidades con R
Desafíos Éticos y de Privacidad en la Minería de Datos en Línea con R

tema 11

Integración de Fuentes de Datos Externos con R

Conexión a Bases de Datos y Servicios Web con R
Extracción y Fusión de Datos de Múltiples Fuentes con R
Automatización de la Actualización de Datos con R
Prácticas de Almacenamiento y Recuperación Eficientes con R

tema 12

Técnicas de Procesamiento Paralelo y Distribuido con R

Escalabilidad y Rendimiento en Minería de Datos con R
Aplicación de Técnicas de Big Data con R
Uso de Frameworks y Bibliotecas para Procesamiento en Paralelo con R
Casos de Uso de Data Mining en Grandes Conjuntos de Datos con R

tema 13

Evaluación y Despliegue de Modelos de Minería con R

Validación y Evaluación de Modelos de Machine Learning con R
Implementación de Modelos en Producción con R
Automatización de Decisiones a partir de Datos con R
Estrategias de Despliegue y Mantenimiento Continuo con R

tema 14

Retos y Tendencias en Scraping y Data Mining con R

Aplicaciones y Avances Recientes en Scraping y Data Mining con R
Uso de Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales en Data Mining con R
Ética y Responsabilidad en la Minería de Datos con R
Futuro de Scraping y Data Mining con R

Preguntas Frecuentes de Scraping y Data Mining con R

¿Cuáles son los beneficios del curso Scraping y Data Mining con R?

Los beneficios del curso incluyen aprender a extraer datos de la web de manera eficiente, analizar grandes volúmenes de información y tomar decisiones informadas basadas en los datos recolectados. Esto mejorará tus capacidades analíticas y ayudará a tu empresa a entender mejor su mercado y competencia.

¿El curso de Scraping y Data Mining con R se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso es bonificable a través de FUNDAE. Esto significa que tu empresa puede obtener un reembolso parcial o total del costo del curso, lo que hace la inversión en formación mucho más accesible.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Scraping y Data Mining con R?

El curso se imparte en modalidad online o en aula virtual personalizada. Ambas modalidades están diseñadas para ofrecer la máxima flexibilidad y adaptarse a las necesidades específicas de cada empresa.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Scraping y Data Mining con R?

Desarrollarás habilidades para extraer datos de la web, limpiar y procesar la información, y realizar análisis avanzados utilizando el lenguaje de programación R. También aprenderás a generar informes y visualizaciones útiles para la toma de decisiones estratégicas.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Scraping y Data Mining con R?

Puedes inscribirte rellenando los formularios que aparecen en la web. Una vez completados, nos pondremos en contacto contigo para finalizar el proceso de inscripción y proporcionarte toda la información adicional que puedas necesitar.