Introducción a R
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Hoy quiero dar muchas gracias a cada uno de los seres humanos que trabajan en INS y que se cruzaron en mi camino durante el proceso. Manejan las situaciones con amabilidad, respeto y mucha calidad. Realmente me ayudaron a poder solucionar mi situación, que no fue para nada fácil. Cada uno de ustedes, quienes se cruzaron en mi camino lograron sacarme una sonrisa en los momentos más difíciles que pase durante el proceso. Cada uno de ustedes logró de verdad dejar una enorme marca en mi vida. La vida sigue y muchas gracias por eso.
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Curso
Online
*Precio Orientativo
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$ 134
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Descripción
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Tipología
Seminario
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Nivel
Nivel básico
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Metodología
Online
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Horas lectivas
8h
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Duración
4 Días
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Campus online
Sí
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Envío de materiales de aprendizaje
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
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Clases virtuales
Sí
La demanda de profesionales expertos en ciencia de datos y la necesidad de profesionales capacitados en este lenguaje de programación está creciendo muy rápidamente y con ella los diferentes matices y habilidades técnicas requeridas para su desarrollo. El avance de las tecnologías permite recoger un número creciente de conjuntos de datos, cada vez mayores. Saber explorar, describir y analizar conjuntos de datos es una competencia cada día más valorada por los empleadores y más necesaria para comprender lo que nos rodea.
A tener en cuenta
Aprender a configurar el software necesario para un entorno de programación estadística, programar y usar R para un análisis de datos efectivo y aplicar conceptos genéricos del lenguaje de programación a medida que se implementan en un lenguaje estadístico de alto nivel.
Profesionales líderes de procesos de compañías de seguros de áreas de tecnología, suscripción y operaciones interesados en gestionar la implementación de analítica de datos en los procesos de sus áreas.
Ninguno
Diploma en Introducción a R
Daremos ejemplos de la Industria Aseguradora
El centro se pondrá en contacto contigo una vez envíes tus datos a través del formulario
Opiniones
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Hoy quiero dar muchas gracias a cada uno de los seres humanos que trabajan en INS y que se cruzaron en mi camino durante el proceso. Manejan las situaciones con amabilidad, respeto y mucha calidad. Realmente me ayudaron a poder solucionar mi situación, que no fue para nada fácil. Cada uno de ustedes, quienes se cruzaron en mi camino lograron sacarme una sonrisa en los momentos más difíciles que pase durante el proceso. Cada uno de ustedes logró de verdad dejar una enorme marca en mi vida. La vida sigue y muchas gracias por eso.
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Nana Mayan
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Materias
- Gráficos
- Introducción
- R studio
- Data science
- Data mining
- Data Protection Officer (DPO)
- Software
- Informes periciales
- Datos
- Importación
- Estadística
Profesores
Eliecer Perdomo Arenas
Docente
Ingeniero de Sistemas especializado en administración de riesgos en entidades financieras. Veinte años de sólida y consistente experiencia en instituciones financieras colombianas realizando planificación y desarrollo de procesos para implementación y administración de sistemas de gestión de riesgos.
Temario
MÓDULO I: INTRODUCCIÓN
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Introducción
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El software y su utilidad
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Instalación del lenguaje de programación (R) y complementos (Rstudio)
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Sintaxis del lenguaje
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Estructura básica
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Tipos de datos
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Operadores y expresiones
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Variables y asignación
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Escribiendo en pantalla (print)
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Listas, dataframes y hojas
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Matrices
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Paquetes librerías y repositorios
MÓDULO II. MANEJO DE DATOS Y PROGRAMACIÓN EN EL SOFTWARE
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Importación y exportación de bases de datos
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Tipos de fuentes de datos para importación (Archivos planos, encurtidos, entre otros)
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Datos propios del software
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Tipos de datos para exportar (txt, sas, xlsx, entre otros)
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Distribuciones probabilísticas
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Estudio de distribuciones de unos datos
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Tablas estadísticas
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Contraste entre muestras de datos
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Herramientas de depuración y mantenimiento
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Identificación y corrección de errores en los datos
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Seleccionando datos y creando subconjuntos
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Estructuras de control
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Sentencias condicionales
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Iteraciones o ciclos
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Creación de scripts
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Funciones
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Concepto y uso
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Elementos de una función
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Definición de funciones
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Modelos Estadísticos
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Modelos lineales
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Análisis de varianza y comparación de modelos (ANOVA)
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Modelos Lineales Generalizados
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Modelos de mínimos cuadrados no lineales y máxima verosimilitud
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Visualización de datos
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Gráficos base: histogramas, scatter plot, bar plot, box plot.
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Personalización de gráficos: ejes, colores, títulos.
MÓDULO III. APLICACIONES EN EL SOFTWARE
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Creación del código en scripts
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Importación de una base de datos
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Descripción de datos cualitativos y ordinales
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Descripción de datos cuantitativos
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Evaluación estadística de la información
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Variables con otro tipo de formato
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Valores faltantes
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Gráficos estadísticos y probabilísticos de los datos
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Introducción a R
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