Introducción a R para analizar datos

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INTRODUCCIÓN DEL CURSO

Si eres analista de datos, éste curso es para ti. R es una de las más flexibles, potentes y profesionales herramientas gratuitas que existen actualmente en el mercado para realizar tareas estadísticas de todo tipo, desde las más elementales, hasta las más avanzadas. En este curso introductorio el objetivo es que empieces a familiarizarte con el lenguaje de programación R y que acabes utilizando su enorme potencial para hacer análisis avanzados con conexiones a múltiples fuentes de datos o incluso que aprendas a utilizar algoritmos de Machine Learning.

Este curso se realiza en tres sesiones: Miércoles, 17, 24 de octubre y 7 de noviembre 2018. El horario de cada sesión es de 18:30 a 21:30h.

DESCRIPCIÓN DEL CURSO

¿QUÉ ES "R" Y PARA QUÉ SIRVE?

R es un lenguaje de programación que se utiliza en el área del cómputo estadístico y gráfico, y que proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.) y gráficas. 

Básicamente, R es un lenguaje de programación ideado por matemáticos y para matemáticos. Por ello, es muy sencillo de aprender y ofrece infinidad de posibilidades y facilidades a la hora de analizar datos. En este curso aprenderemos cómo utilizarlo en nuestro día a día para automatizar análisis y extraer mejores conclusiones de ellos.

Este curso debe de servirte como iniciación a la programación en R. En él aprenderás cómo utilizarlo, cogerás soltura, haremos análisis de datos conectando a APIs como la de Google Analytics o a bases de datos tradicionales con el fin de que puedas profundizar y automatizar al máximo los análisis.

También aprenderemos a utilizar algún algoritmo de Machine Learning que aplicaremos sobre datasets y podrás ver el potencial que tiene este lenguaje de programación sobre grandes volúmenes de datos.

 

TEMARIO DEL CURSO    

  • Sesión 1
    • Introducción a R
    • Sentencias básicas
    • Funciones y bucles
    • Leer / Escribir ficheros con R
    • Estadística en R
    • Ejercicios

 

  • Sesión 2
    • Librerías útiles
    • Dplyr y tydyr
    • Conexión a APIs: Google Analytics
    • Conexión a base de datos
    • Análisis cruzado con diferentes fuentes de datos
    • Ejercicios

 

  • Sesión 3
    • Qué es Big Data
    • Qué es Machine Learning
    • Algoritmos de Machine Learning
    • Qué hacer si el volumen de datos es demasiado grande
    • Ejemplos de Machine Learning
    • Ejercicios  

 

¿A QUIÉN VA DIRIGIDO?
Este curso va dirigido a analistas de cualquier tipo o cualquier persona que trabaje con datos, con nivel avanzado de Excel, y que quiera dar un paso en cuanto a automatización y profundización de sus análisis.

 

NIVEL RECOMENDADO
Avanzado. No es necesario saber programar puesto que se darán unas nociones básicas al principio del curso y R es un lenguaje muy sencillo, pero todo lo que el alumno sepa de programación suma. Es necesario que el alumno sea despierto, inquieto y sin miedo a “trastear”.

 

ORDENADOR 
Es recomendable que los participantes traigan un ordenador portátil, sin ser obligatorio. Idealmente con RStudio instalado para poder seguir mejor las explicaciones del profesor y practicar in situ.

 

METODOLOGÍA
La primera sesión es una masterclass con ejercicios. Las siguientes dos sesiones tienen un formato workshop, mayoritáriamente prácticas en las que se asentararán conceptos teóricos.

 

SOBRE EL PROFESOR
Alejandro Castillo es CTO en Pompeii, experto en Data, Analítica, Ecommerce & Digital Marketing. Su trayectoria profesional le ha llevado a formar parte de The Cocktail como Data Scientist & Digital Consultant y de Google como Export Developer (autocatagorization & text mining, data visualization, interaction with Google APIs)

LinkedIn de Alejandro Castillo

BIBLIOGRAFÍA Y ENLACES DE INTERÉS

 

BIBLIOTECA FOXIZE 

En nuestra biblioteca encontrarás libros recomendados y documentación gratuita (ebooks, vídeos, plantillas, etc.) para que puedas profundizar en los tema que te interesan. Por ejemplo, si te interesa la analítica web, te recomendamos que le éches un vistazo a:

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