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Curso completo de Social Media Mining con R
DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Este curso de Social Media Mining con R cubre todos los aspectos fundamentales para cómo recopilar, procesar, analizar y presentar datos de redes sociales con R. Adquiere los conocimientos y habilidades prácticas para diseñar e implementar proyectos de minería de datos de redes sociales.
Consigue un profundo entendimiento de la importancia, ética y beneficios de la minería de datos en plataformas sociales a través de la práctica con el lenjuaje R. A lo largo del curso se abordarán las herramientas clave, incluyendo igraph y ggplot2 para análisis y visualización, junto con técnicas de extracción de datos de redes como Twitter y Reddit, realizadas mediante paquetes de R específicos. Además, se explorarán aspectos éticos y prácticas empresariales en el uso de datos sociales.
Formación en Social Media Mining con R bonificable para empresas
¿A quién va dirigido?
Profesionales en análisis de datos, investigadores y especialistas en marketing interesados en comprender y aplicar técnicas de minería de datos en entornos de redes sociales mediante R.
Objetivos
- Comprender la Minería de Datos de Redes Sociales y analizar las aplicaciones actuales, sus beneficios y ética involucrada
- Dominar las herramientas de análisis y visualización igraph y ggplot2 para explorar, analizar y visualizar datos de redes sociales
- Extracción de datos de plataformas sociales usando R y aplicar técnicas de limpieza y análisis de texto (NLP)
- Aprender a planificar y ejecutar proyectos de minería social, interpretar hallazgos y presentar resultados.
- Aplicar aspectos éticos y empresariales en el uso de datos, así como aplicar técnicas en estrategias de marketing y segmentación de audiencias en redes sociales
¿Qué vas a aprender?
Consigue un profundo entendimiento de la importancia, ética y beneficios de la minería de datos en plataformas sociales a través de la práctica con el lenjuaje R. A lo largo del curso se abordarán las herramientas clave, incluyendo igraph y ggplot2 para análisis y visualización, junto con técnicas de extracción de datos de redes como Twitter y Reddit, realizadas mediante paquetes de R específicos. Además, se explorarán aspectos éticos y prácticas empresariales en el uso de datos sociales.
Requisitos
- Tener experiencia desarrollando con R, además de disponer nociones fundamentales de SQL, tratamiento de datos y consultas a bases de datos
- Tener R (última versión estable LTS), RStudio, igraph, ggPlot2, 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
Temario del curso
tema 1
Introducción a la Minería de Datos de Redes Sociales
- Definición y alcance de la Minería de Datos de Redes Sociales
- Aplicaciones en la actualidad
- Importancia en la toma de decisiones
- Introducción a las cuestiones éticas al usar los datos de redes sociales
- Privacidad y protección de datos
- Ética en la recopilación de información
- Responsabilidad en el uso de datos sensibles
- Introducción a los beneficios de la Minería de Datos de Redes Sociales
- Ventajas para empresas y marketing
- Impacto en la investigación académica
- Mejora en la comprensión del comportamiento del usuario
tema 2
Herramientas y Librerías de R
- Introducción a igraph
- Instalación de igraph y puesta en marcha en un proyecto R
- Creación y manipulación de grafos con igraph
- Análisis de redes complejas con igraph
- Algoritmos disponibles en igraph
- Introducción a ggplot2
- Instalación de ggplot2 y puesta en marcha en un proyecto R
- Tipos de gráficos y visualizaciones con ggplot2
- Personalización y estilos de gráficos con ggplot2
- Exploración de otras librerías y herramientas para análisis de datos de redes sociales en R
tema 3
Extracción de Datos de Redes Sociales
- Introducción a la autenticación en Twitter y primeros pasos para la extracción de datos
- Uso de la API de Twitter en R con librerías como "rtweet" o "twitteR"
- Obtención de tokens de acceso a Twitter en R
- Restricciones y límites de la API de Twitter y su aplicación en R
- Introducción a la autenticación en Reddit y primeros pasos para la extracción de datos
- Acceso a la API de Reddit en R con paquetes como "RedditExtractoR"
- Métodos de autenticación en Reddit con soluciones de R
- Reglas y políticas de uso de la API de Reddit y cómo aplicarlas en R
- Exploración de otras herramientas de extracción de datos en R
tema 4
Limpieza y Análisis de Datos
- Introducción al NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) para el análisis de datos en R
- El Procesamiento de Lenguaje Natural en la minería de texto con R y librerías como "tm" o "textmineR"
- Técnicas de preprocesamiento NLP en R
- Análisis de sentimientos con NLP utilizando soluciones en R
- Introducción a la identificación de palabras clave con paquetes como "textfeatures" en R
- Métodos de extracción de términos relevantes en R
- Análisis de frecuencia y relevancia de palabras clave con R
- Herramientas de identificación de palabras clave en R
- Algoritmos de clustering y agrupación de datos aplicados a datos de redes sociales en R
tema 5
Visualización de Resultados
- Representaciones gráficas con ggplot2
- Creación de gráficos de barras, líneas y dispersión con ggplot2 en R
- Visualización de datos en redes sociales con ggplot2 en R
- Personalización de gráficos de ggplot2 en R
- Representación de grafos y análisis de redes con igraph en R
- Visualización de conexiones y comunidades con igraph en R
- Estilización y diseño de gráficos de redes con igraph en R
tema 6
Desarrollo de Proyectos de Social Media Mining
- Introducción a la planificación de proyectos
- Definición de objetivos y alcance del proyecto en R
- Asignación de recursos y cronograma en proyectos R
- Metodologías de gestión de proyectos aplicadas en R
- Implementación de procesos de extracción y análisis de datos en R
- Resolución de desafíos y problemas técnicos en proyectos R
- Iteraciones y ajustes en el desarrollo con soluciones en R
- Interpretación de hallazgos y conclusiones en proyectos R
- Informes y presentación de resultados con soluciones R
- Lecciones aprendidas y futuras direcciones de investigación aplicadas a R
tema 7
Análisis de Tendencias en Redes Sociales
- Introducción a la detección de tendencias
- Métodos para identificar temas candentes
- Herramientas para seguimiento de tendencias aplicadas en R
- Análisis de picos de interacción con soluciones en R
- Introducción a la predicción de tendencias
- Modelos de predicción basados en datos sociales con R
- Factores que influyen en la evolución de tendencias
- Evaluación y precisión de las predicciones
tema 8
Minería de "Influencers" y Comportamiento del Usuario
- Introducción a las técnicas de identificación de "influencers"
- Métodos para identificar perfiles influyentes
- Evaluación de la influencia en redes sociales
- Estrategias de colaboración con "influencers"
- Introducción a las técnicas de análisis del comportamiento del usuario
- Patrones de interacción y comportamiento en redes sociales
- Segmentación de audiencias
- Interpretación de datos para la toma de decisiones
tema 9
Machine Learning en Minería de Datos de Redes Sociales
- Introducción a las aplicaciones de Machine Learning en Social Media Mining
- Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado aplicados en R
- Predicciones basadas en datos sociales con soluciones en R
- Automatización de tareas de análisis con R
- Introducción a los procesos y técnicas de evaluación de modelos de Machine Learning en R
- Métricas de evaluación para datos sociales en R
- Optimización de hiperparámetros con soluciones en R
- Validación cruzada y selección de modelos en R
tema 10
Aplicaciones Éticas de la Minería de Datos de Redes Sociales
- La ética en la segmentación de audiencias
- Criterios éticos en la clasificación y segmentación de usuarios
- Riesgos de discriminación y sesgos
- Buenas prácticas en la personalización de contenido
- Introducción a la importancia de la responsabilidad en el uso de datos sensibles
- Protección de la privacidad y datos personales
- Políticas de transparencia en el uso de datos sociales
- Cumplimiento de regulaciones y normativas
tema 11
Aplicaciones Empresariales de la Minería de Datos de Redes Sociales
- Introducción a las técnicas de marketing aplicables a redes sociales
- Estrategias basadas en la minería de datos
- Análisis de campañas y métricas de éxito
- Personalización y segmentación de audiencias
- ¿Qué es la inteligencia competitiva y cómo podemos aprovecharla?
- Análisis de la competencia en redes sociales
- Tendencias del mercado y benchmarking
- Estrategias empresariales basadas en datos sociales
tema 12
Uso de APIs Avanzadas y Fuentes de Datos
- Introducción al acceso a APIs especializadas
- Integración de fuentes de datos específicas en R
- Limitaciones y requisitos en el uso de APIs avanzadas en R
- Casos de uso especializados en R
- Incorporación de datos externos para enriquecer el análisis en R
- Integración de datos geoespaciales, demográficos, entre otros en R
- Verificación y validación de la calidad de los datos externos
tema 13
Análisis Temporal en Redes Sociales
- Introducción a las técnicas de análisis de series temporales
- Modelos para análisis de datos temporales en redes sociales con soluciones en R
- Predicciones basadas en tendencias temporales con R
- Estacionalidad y ciclos en datos sociales
- La importancia del seguimiento de eventos y su impacto en redes sociales
- Identificación y análisis de eventos importantes
- Medición del impacto de eventos en redes sociales
- Gestión de crisis y oportunidades basadas en eventos
tema 14
Seguridad y Protección de Datos en la Minería de Redes Sociales
- Introducción a las amenazas a la seguridad de datos
- Vulnerabilidades en la minería de datos de redes sociales
- Protección contra ataques y brechas de seguridad
- Mejores prácticas de seguridad en R
- La importancia legal del cumplimiento normativo y regulaciones
- Regulaciones de protección de datos en redes sociales
- Cumplimiento con leyes de privacidad y protección de datos en R
- Políticas internas de seguridad de la información en R
tema 15
Futuras Direcciones y Tendencias en Social Media Mining con R
- Tecnologías y metodologías en evolución en desarrollos emergentes
- Avances en la minería de datos de redes sociales
- Predicciones sobre el futuro del campo en R
- Problemas no resueltos a día de hoy y desafíos técnicos más destacables en R
- Oportunidades para la innovación y avance en R
- Potencial impacto en diversas industrias y disciplinas en R
Testimonios de nuestros clientes
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Somos entidad organizadora de FUNDAE, todas nuestras formaciones se pueden bonificar hasta el 100%, sujeto a vuestro crédito disponible y a cumplir con todos los requisitos de realización establecidos por la Fundación Estatal para el Empleo.
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