Cursos de R

Código del Curso

rlang

Duration

21 hours (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

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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