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Curso de Social Media Mining con R

DISPONIBLE EN MODALIDAD:
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.
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Aprende Social Media Mining con R: Curso completo
¿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 1Introducción 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 2Herramientas 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 3Extracción 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 4Limpieza 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 5Visualización 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 6Desarrollo 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 7Análisis 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 8Minería 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 9Machine 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 10Aplicaciones 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 11Aplicaciones 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 12Uso 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 13Análisis 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 14Seguridad 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 15Futuras 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

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