Curso de Programación para la Manipulación de Datos - Online

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Analisis de educaedu

Carlos Gómez

Carlos Gómez

Curso de Programación para la Manipulación de Datos

  • Modalidad de impartición
    El Curso de Programación para la Manipulación de Datos es Online.
  • Número de horas
    El programa se llevará a cabo en un tiempo establecido de 125 horas.
  • Titulación oficial
    Tras culminar el tiempo de estudio, CEDA te otorga la acreditación por realizar el Curso de Programación para la Manipulación de Datos.
  • Valoración del programa
    En el sector informático, el manejo e interpretación de datos es un área de mucha necesidad, por lo tanto genera una alta demanda. En CEDA planificaron este Curso de Programación para la Manipulación de Datos, en el que te prepararás plenamente de manera que puedas explorar materias como: Introducción al entorno de RStudio, Estructuras de datos, Variables atómicas, operaciones básicas y depuración, Estructuras de datos, entre otras. Todo el plan de estudio será impartido por un grupo de profesores capacitados y de trayectoria en el sector informático.
  • Dirigido a
    Debes tener conocimiento en el área informática, estadística o matemática, y disponer de un equipo de computación y acceso a internet.
  • Empleabilidad
    Podrás optar a cargos en el área informática especificamente en el sector de procesamiento de datos, bien sea en organizaciones de índole públicas o privadas.

Comentarios sobre Curso de Programación para la Manipulación de Datos - Online

  • Contenido
    Curso de Programación para la Manipulación de Datos.

    Tipo: Cursos
    Modalidad: Online / Distancia

    Detalle:

    Dirigido a:

    - Desarrolladores que quieran empezar a utilizar R y RStudio por primera vez.

    Requisitos:

    - Preferentemente conocimientos básicos en estadistica y /o matematicas.
    - Requiere equipo de computo con acceso a internet

    Comentarios:

    Temas prácticos en computación estadística y manejo de Rstudio

    Este curso ha sido diseñado por profesionales para compartir nuestro conocimiento, aplicando la programación estadística y a describir los conceptos genéricos del lenguaje de programación a medida que se implementan en un lenguaje estadístico de alto nivel. El curso cubre temas prácticos en computación estadística que incluye la programación en R, la lectura de datos en R, el acceso a los paquetes R, la escritura de funciones R, la depuración, el perfilado de código R, y la organización y comentario de código R.


    ¿Cuáles son los objetivos de este curso?.

    - Aprender la teoría compleja, los algoritmos y librerías de programación de un modo fácil y sencillo.
    - Aplicar a programación estadística
    - Desarrollar habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento.


    ¿Qué distingue a este curso de los demás?.

    Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera paráctica con contenido de actualidad.


    Competencias:

    - Aprender a instalar R
    - Usar R para análisis de datos efectivo
    - Aplicar la programación para efectos de toma de decisiones

    Convocatoria: siempre abierto

    Temario:

    Módulo 1 | Programación en R.

    1 Introducción al entorno de RStudio

    2 Instalación de librerías adicionales y acceso a la ayuda del IDE

    3 Variables atómicas, operaciones básicas y depuración

    4 Estructuras de Control
    • Condicionales
    • Ciclos
    • Funciones

    5 Estructuras de datos
    • Vectores y listas
    • Matrices
    • Data frames y tibbles

    6 Aplicaciones
    • Importación de datos y graficación
    • Métodos numéricos y operaciones estadísticas

    7 Simulación y muestreo


    Módulo 2 | Obtener, limpiar y explorar datos.

    1 Manipulación y carga de datos en R
    • Cómo subo datos en R Studio
    • Qué tipo de datos puedo cargar
    • Limpieza y ordenamiento básico

    2 Almacenamiento de datos y su extracción
    • Fuentes de datos estructuradas y no estructuradas

    3 Organizando, fusionando y administrando datos
    • Subconjunto y clasificación
    • Resumiendo datos
    • Creación de nuevas variables
    • Restructurando los datos
    • Manejo de datos con dplyr
    • Fusión de datos

    4 Graficación en R
    • Gráficos en R
    • Gráficos de barras
    • Gráficos circulares
    • Gráficos de pastel
    • Mapas de calor
    • Gráficos combinados

    5 Análisis Exploratorio de Datos
    • Tipos de Datos
    • Presentación de Datos (categóricos, numéricos)
    • Medidas de tendencia central y dispersión
    • Relaciones entre variables

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