Curso Programación en R

Curso

Semipresencial Lleida, Albacete, Alcalá De Henares y 48 sedes más

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Semipresencial

  • Lugar

    En 54 sedes

  • Duración

    1 Año

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Prácticas en empresa

La demanda de empleo en programación R ha ido creciendo en los últimos años, especialmente con el aumento en la adopción de la ciencia de datos y el análisis estadístico en diversas industrias. R es un lenguaje de programación y entorno de software ampliamente utilizado en estadísticas y análisis de datos, lo que lo convierte en una habilidad valiosa en el mercado laboral.

Estudiar R te permitirá mejorar tus capacidades para trabajar con datos, estadísticas o investigación en áreas donde el análisis de datos es esencial. Su versatilidad y comunidad activa lo convierten en una elección sólida para aquellos que buscan una herramienta poderosa en el ámbito del análisis de datos.

Información importante

Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Bachillerato o en último curso, CFGM, FP1 o en último curso, CFGS, FP2 o en último curso, Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso

Instalaciones y fechas

Ubicación

Inicio

A Coruña
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CL Enrique Mariñas, Urb. Matogrande, 9

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Albacete
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CL Pedro Martínez Gutierrez, 3, 02004

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Alcalá De Henares (Madrid)
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PZ de Navarra, S/N, 28804

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Alicante
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CL Reyes Católicos, 57

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Almería
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CL Padre Juan Aguilar, 10

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Badajoz
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CL Museo 1-A

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Barcelona
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CL Valencia, 79-81

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Barcelona
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Calle Provenza, 112B

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Bilbao (Vizcaya)
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AV Lehendakari Aguirre, 5

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Burgos
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CL Federico García Lorca, 8

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Castellón De La Plana (Castellón)
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CL Ceramista Godofredo Buenosaires, 15

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Ciudad Real
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CL Bernardo Balbuena, 8

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Cuenca
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Cáceres
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Córdoba
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PS De la Victoria, 15

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Donostia-san Sebastian (Guipúzcoa)
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PS Colón 5

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Girona
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CL Emili Grahit, 5

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Granada
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CL Severo Ochoa, 13

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Guadalajara
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Huelva
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CL San José, 15

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Huesca
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Jaén
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AV Granada, 39

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Jerez De La Frontera (Cádiz)
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CL Unión, 4

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Las Palmas De Gran Canaria (Las Palmas)
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AV Jose Mesa y Lopez, 25

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Fechas a elegirMatrícula abierta
León
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Lleida
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AV Princep de Viana, 78

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Logroño (La Rioja)
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CL Sojuela, 4

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Lugo
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Madrid
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AV Leganés, 6, Local 3 (Entrada C/ Buitrago)

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Madrid
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CL Alonso Cano, 44-46

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Murcia
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AV Juan Carlos I, 26

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Málaga
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CL Salitre, 49

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Ourense (Orense)
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Oviedo (Asturias)
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CL Ildefonso Sánchez del Río, 5

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Palencia
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Palma De Mallorca (Islas Baleares)
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CL Alfons el Magnànim, 30

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Pamplona (Navarra)
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CL De Olite, 43

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Salamanca
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Santa Cruz De Tenerife (Tenerife)
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CL Sabino Berthelot, 1

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Santander (Cantabria)
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CL Floranes, 58

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Segovia
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Sevilla
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Centro Comercial Viapol Center, (entrada por calle Pirotécnia esquina con calle Miguel Rodríguez Piñero)

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Sevilla
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CL José Saramago Edif. Giralda (Esq.Virgen del Sol), 1

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Soria
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Tarragona
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AV Ramón y Cajal, 41

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Teruel
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Toledo
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CL Alonso Berruguete (esquina Avda. General Villalba), 25

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Valencia
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CL Historiador Diago, 17

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Valladolid
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CL Felipe II, 3

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Vigo (Pontevedra)
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CL Zamora, esquina CL Baleares, 36203

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Vitoria-gasteiz (Álava)
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CL Manuel Iradier, 20

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Zamora
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Fechas a elegirMatrícula abierta
Zaragoza
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AV Navarra, 93

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Fechas a elegirMatrícula abierta
Ávila
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Fechas a elegirMatrícula abierta
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A tener en cuenta

Estadísticas y Análisis de Datos: R fue desarrollado específicamente para el análisis estadístico y la manipulación de datos. Tiene una amplia variedad de paquetes y funciones diseñados para estadísticas y visualización de datos, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para científicos de datos y analistas.
Comunidad Activa: R tiene una comunidad activa de usuarios y desarrolladores. Esto significa que hay una gran cantidad de recursos en línea, foros de discusión y paquetes adicionales creados por la comunidad para abordar diferentes necesidades y desafíos.
Visualización de Datos: R es conocido por sus capacidades de visualización de datos. Con bibliotecas como ggplot2, puedes crear visualizaciones efectivas y personalizadas para comunicar tus hallazgos de manera clara.
Investigación Académica: R es ampliamente utilizado en la comunidad académica, especialmente en disciplinas relacionadas con la estadística y la investigación. Si planeas trabajar en investigación, especialmente en áreas como ciencias sociales o biología, R podría ser una herramienta valiosa.
Integración con Otras Tecnologías: R se puede integrar fácilmente con otros lenguajes de programación y tecnologías. Puedes usar R en conjunto con Python, SQL y otras herramientas para crear soluciones más completas.
Ecosistema de Paquetes: R tiene un ecosistema robusto de paquetes que facilita la expansión de sus capacidades. Puedes encontrar paquetes para prácticamente cualquier tarea relacionada con el análisis de datos.
Open Source: R es de código abierto, lo que significa que es gratuito y accesible para cualquiera. Esto ha contribuido a su popularidad y a la creación de una comunidad diversa y colaborativa.

Este Curso en programación R, ha sido pensado para los siguientes perfiles:

Científicos de Datos: Los científicos de datos utilizan R para realizar análisis estadísticos, modelado predictivo y visualización de datos. El lenguaje R es especialmente poderoso en estas áreas, lo que lo hace una herramienta valiosa para aquellos que trabajan en roles de ciencia de datos.
Analistas de Datos: Los analistas de datos pueden utilizar R para realizar análisis exploratorios de datos, crear informes y visualizar resultados. R ofrece una variedad de funciones y bibliotecas específicas para estas tareas.
Estadísticos: R fue inicialmente desarrollado por estadísticos y sigue siendo una herramienta fundamental en el campo de la estadística. Los profesionales de estadísticas pueden utilizar R para realizar análisis más avanzados, pruebas de hipótesis, y modelado estadístico.
Analistas Financieros: R puede ser utilizado en finanzas para análisis de riesgo, modelado financiero y proyecciones. La capacidad de manipular datos y realizar análisis estadísticos hace que R sea útil en el ámbito financiero.
Técnicos Superiores en Desarrollo de Aplicaciones Web o Multiplataforma: Pueden utilizar R para integrar capacidades analíticas avanzadas en aplicaciones web, permitiendo análisis de datos directamente en el contexto de las aplicaciones que desarrollan.
Graduados/as en Ingeniería Informática: Comprender R les permite desarrollar herramientas analíticas personalizadas, integrar sistemas de análisis de datos y automatizar procesos analíticos, mejorando así las soluciones en campos como la inteligencia empresarial y el análisis de datos.

Curso Programación en R

En este Curso de programación R aprenderás de forma práctica y desde 0, como sacar partido a este lenguaje utilizado en numerosas áreas: Ciencia de Datos, salud, finanzas, investigación, consultoría, etc. Cuando termines tu formación en R serás capaz de aplicar análisis de datos, realizar visualizaciones, cálculos y gráficos, etc.

Por otro lado, tras la realización del Curso de programación R obtendrás la certificación Scrum Manager en metodologías ágiles que te va a acercar todavía más al mercado laboral con garantía de éxito.

Algunas áreas en las que la programación R es particularmente relevante incluyen:

Ciencia de Datos: R es una herramienta popular en el campo de la ciencia de datos, utilizado para visualización de datos, modelado estadístico y análisis exploratorio.
Bioinformática y Salud: En investigación biomédica y bioinformática, R es comúnmente utilizado para el análisis de datos genómicos y epidemiológicos.
Finanzas: En la industria financiera, R se utiliza para el análisis cuantitativo, modelado financiero y pronósticos.
Investigación Académica: Muchos académicos y científicos utilizan R en sus investigaciones para realizar análisis estadísticos y generar gráficos.
Consultoría y Análisis Empresarial: Las empresas y consultoras que se centran en el análisis de datos suelen buscar profesionales con habilidades en R.

Los salarios para programadores R en España podrían oscilar entre los 25,000 euros anuales para profesionales menos experimentados y superar los 50,000 euros anuales para aquellos con más experiencia.

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Opiniones

Materias

  • Análisis de datos
  • Programador
  • Programación web
  • Programación inicial
  • Programación avanzada
  • Desarrollo de aplicaciones
  • DAM
  • DAW

Temario

El programa formativo del Curso de Lenguaje de Programación en R te permitirá aprender desde lo más básico, por ello se divide en dos bloques:

1. Introducción a la programación

  • Algoritmos.
  • Programación Avanzada.

2. Programación R

  • Introducción a la ciencia de datos.
  • Introducción a R y Rstudio.
  • Estadística descriptiva y análisis estratorio de datos.
  • Comunicación de resultados.
  • Inferencia estadística.
  • Conceptos básicos de Aprendizaje Estadístico.
  • Regresión.
  • Clasificación.

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