Cursos de R

Código del Curso

rlang

Duration

21 hours (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Overview

R es un lenguaje de programación de fuente abierta para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia. R también ha encontrado seguidores entre estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación informática que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso creciente de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

Programa del Curso

Día 1

Introducción y preliminares

  • Haciendo R más amigable, R y GUIs disponibles
  • Rstudio
  • Software y documentación relacionados
  • R y estadísticas
  • Uso de R de forma interactiva
  • Una sesión introductoria
  • Obtención de ayuda con funciones y funciones
  • R, sensibilidad de mayúsculas y minúsculas, etc.
  • Recuperación y corrección de comandos anteriores
  • Ejecutar comandos o desviar la salida a un archivo
  • Permanencia de datos y eliminación de objetos

Manipulaciones sencillas; Números y vectores

  • Vectores y asignación
  • Aritmética vectorial
  • Generación de secuencias regulares
  • Vectores lógicos
  • Valores faltantes
  • Vectores de caracteres
  • Vectores índice; Seleccionar y modificar subconjuntos de un conjunto de datos
  • Otros tipos de objetos

Objetos, sus modos y atributos

  • Atributos intrínsecos: modo y longitud
  • Cambiar la longitud de un objeto
  • Obtención y configuración de atributos
  • La clase de un objeto

Factores ordenados y no ordenados

  • Un ejemplo específico
  • La función tapply () y arrays irregulares
  • Factores ordenados

Matrices y matrices

  • Matrices
  • Indexación de matrices. Subsecciones de una matriz
  • Matrices de índice
  • La función array ()
    • Aritmética mixta de vector y aritmética. La regla de reciclaje
  • El producto externo de dos matrices
  • Transposición generalizada de una matriz
  • Instalaciones Matrix
    • Multiplicación de matrices
    • Ecuaciones lineales e inversión
    • Valores propios y vectores propios
    • Descomposición de valores singulares y determinantes
    • Ajuste de mínimos cuadrados y descomposición QR
  • Formando matrices particionadas, cbind () y rbind ()
  • La función de concatenación, (), con arrays
  • Tablas de frecuencia de factores

Dia 2

Listas y marcos de datos

  • Liza
  • Construir y modificar listas
    • Concatenar listas
  • Marcos de datos
    • Realización de marcos de datos
    • Attach () y detach ()
    • Trabajar con marcos de datos
    • Adjuntar listas arbitrarias
    • Gestión de la ruta de búsqueda

Manipulación de datos

  • Selección, subconjunto de observaciones y variables
  • Filtrado, agrupación
  • Recodificación, transformaciones
  • Agregación, combinación de conjuntos de datos
  • Manipulación de caracteres, paquete stringr

Lectura de datos

  • Archivos Txt
  • Archivos CSV
  • XLS, XLSX archivos
  • SPSS, SAS, Stata, ... y otros formatos de datos
  • Exportar datos a txt, csv y otros formatos
  • Acceso a datos desde bases de datos utilizando lenguaje SQL

Distribuciones de probabilidad

  • R como conjunto de cuadros estadísticos
  • Examinar la distribución de un conjunto de datos
  • Pruebas de una y dos muestras

Agrupación, bucles y ejecución condicional

  • Expresiones agrupadas
  • Declaraciones de control
    • Ejecución condicional: si declaraciones
    • Ejecución repetitiva: para bucles, repetición y mientras

Día 3

Escribir sus propias funciones

  • Ejemplos sencillos
  • Definición de nuevos operadores binarios
  • Argumentos y valores predeterminados
  • El argumento
  • Asignaciones dentro de las funciones
  • Ejemplos más avanzados
    • Factores de eficiencia en los diseños de bloques
    • Eliminación de todos los nombres de un conjunto impreso
    • Integración numérica recursiva
  • Alcance
  • Personalización del entorno
  • Clases, funciones genéricas y orientación a objetos

Análisis estadístico en R

  • Modelos de regresión lineal
  • Funciones genéricas para extraer la información del modelo
  • Actualización de modelos adaptados
  • Modelos lineales generalizados
    • Familias
    • La función glm ()
  • Clasificación
    • Regresión logística
    • Análisis Discriminante Lineal
  • Aprendizaje sin supervisión
    • Análisis de componentes principales
    • Clustering Métodos (k-medios, agrupación jerárquica, k-medoids)
  • Análisis de supervivencia
    • Objetos de supervivencia en r
    • Estimación Kaplan-Meier
    • Bandas de confianza
    • Modelos Cox PH, covariables constantes
    • Cox PH modelos, covariables dependientes del tiempo

Procedimientos gráficos

  • Comandos de trazado de alto nivel
    • La función plot ()
    • Visualización de datos multivariados
    • Mostrar gráficos
    • Argumentos a funciones de trazado de alto nivel
  • Gráficos de visualización básicos
  • Relaciones multivariantes con el paquete de celosía y ggplot
  • Uso de parámetros gráficos
  • Lista de parámetros gráficos

Informes automatizados e interactivos

  • Combinación de salida de R con texto

Testimonios

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★★★★★

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