R y Analítca de Datos Avanzado

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La analítica de datos se define como el proceso de examinación, limpieza y modelamiento de conjuntos de datos con el objetivo de descubrir información útil, el desarrollo de conclusiones y apoyar la toma de decisiones informadas en una organización.

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Descripción del curso

La analítica de datos se define como el proceso de examinación, limpieza y modelamiento de conjuntos de datos con el objetivo de descubrir información útil, el desarrollo de conclusiones y apoyar la toma de decisiones informadas en una organización.

Las principales temáticas por abordar son la visualización avanzada de datos en R, la exploración analítica de datos y los algoritmos de clasificación.

El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 3 en el área de Ciencia de Datos (DATS), de manera que seleccionan los datos de las fuentes existentes y los prepara para que se utilicen en modelos de ciencia de datos.

Contenidos

Tema 1. Visualización avanzada de datos en R
-Visualización básica.
-Visualización utilizando GGplot 2.
-Visualización interactiva con Shiny.

Tema 2. Exploración analítica de datos
-Estadísticas de resúmen.
-Ordenamiento de datos.
-Correlación de variables.

Tema 3. Algoritmos de clasificación I
-Datos de entrenamiento y validación.
-Naive Bayes.
-Regresión logística.

Tema 4. Algoritmos de clasificación II
-Nearest Neighbor.
-Árboles de Decisión.

Metodología de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.

Información adicional

Fecha de inicio

Horario

Profesor

Área de formación

Sistemas Inteligentes

Modalidad

Virtual en vivo

Duración

16 horas

Nivel de complejidad

Intermedio

Perfil de ingreso

-Bachillerato en Educación Media y edad de 18 años cumplidos en adelante.
-Se requiere haber completado el curso SINT-604 Introducción a R y Analítica de Datos.