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Curso de Social Media Mining con R
DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Aula Virtual Personalizada
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 nuestro curso de Social Media Mining con R
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 de nuestro curso de Social Media Mining con R
- 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 en nuestro curso de Social Media Mining con R
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 de nuestro curso de Social Media Mining con R
- 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 de Social Media Mining con R
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
Preguntas Frecuentes de Social Media Mining con R
¿Cuáles son los Beneficios del curso Social Media Mining con R?
El curso Social Media Mining con R te permitirá analizar y extraer información valiosa de redes sociales utilizando el lenguaje de programación R. Además, aprenderás a implementar técnicas de minería de datos que ayudarán a tu empresa a tomar decisiones más informadas y a mejorar tus estrategias de marketing.
¿El curso de Social Media Mining con R se puede bonificar a través de FUNDAE?
Sí, el curso de Social Media Mining con R se puede bonificar a través de FUNDAE. De esta manera, tu empresa puede aprovechar los créditos formativos disponibles para reducir el coste del curso.
¿En qué modalidades se imparte el curso de Social Media Mining con R?
El curso de Social Media Mining con R se imparte en modalidad online y en aula virtual personalizada. Ambas modalidades están diseñadas para adaptarse a las necesidades y horarios de tu empresa.
¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Social Media Mining con R?
Con el curso de Social Media Mining con R, desarrollarás habilidades en la recopilación y análisis de datos de redes sociales, programación en R, implementación de técnicas de minería de datos y visualización de datos. Estas habilidades te permitirán optimizar tus estrategias de marketing y obtener insights valiosos.
¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Social Media Mining con R?
Para inscribirte en el curso de Social Media Mining con R, simplemente debes rellenar los formularios que aparecen en la web de Imagina Formación. El proceso es sencillo y te permitirá asegurar tu plaza en el curso.