Introducción a R y Analítica de Datos
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Este curso introduce a la programación en R y al análisis de datos mediante técnicas estadísticas, visualización interactiva y desarrollo de proyectos, fortaleciendo habilidades clave en manipulación, modelado y presentación de información.
Rutas de Aprendizaje relacionadas
Descripción del curso
La herramienta de programación R es una de las herramientas más sólidas en el análisis de datos y provee una plataforma de análisis poderosa al alcance tanto de científicos como de analistas de datos para industria y empresas. En este curso se introduce al lenguaje de programación de R, un lenguaje estadístico, que permite el trabajo con grandes cantidades de datos y tiene disponible un número grande de librerías para el análisis computacional, estadístico y matemático de datos.
Las principales temáticas por abordar son introducción a la programación en R, manipulación de datos en R, uso de algoritmos, visualización y herramientas de análisis en R y desarrollo guiado de proyectos de analítica de datos.
El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA, por lo que se propone que los estudiantes puedan seleccionar algoritmos de análisis de datos, tanto estadísticos como de aprendizaje automático del software R.
Contenidos
1. Introducción a la programación en R.
2. Manipulación de datos en R.
3. Uso de algoritmos, visualización y herramientas de análisis en R.
4. Desarrollo guiado de proyectos de analítica de datos.
Certificado e Insignia Digital
Al finalizar el curso el estudiante obtiene un título e Insignia digital, socializable en tiempo real basada en tecnología blockchain que permite una vista más completa tras el logro alcanzado por el estudiante al poderla vincular con evidencias del resultado del aprendizaje en su perfil profesional. Es una certificación segura.
Metodología XperiencEd™
Nuestra metodología de aprendizaje, un pilar clave de Credentials as you Grow
Experiencia educativa con un enfoque 20% teoría, 60% práctica y 20% reflexión.
Integra estrategias de aprendizaje activas y experiencias prácticas para potenciar el desarrollo de habilidades técnicas y power skills.
Promueve un aprendizaje vivencial, donde la resolución de problemas en escenarios reales y la aplicación inmediata del conocimiento en entornos empresariales fortalecen la formación profesional.
Información adicional
| Profesor | – |
|---|---|
| Área de formación | Sistemas inteligentes. |
| Modalidad | Virtual en vivo. |
| Duración | 16 horas. |
| Nivel de complejidad | Básico. |
| Perfil de ingreso | 1. Conocimiento de estadística. |
| Perfil de salida | -Analistas de datos, Científicos. |
| Requisitos deseables | Se recomienda el curso – SOFT-670 Python para el Análisis de Datos. |
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