curso r avanzado - anaytic ideas services
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Analytic Ideas Services Curso de Programación Base en R. “Aprender a aprender, comprender enseñando, aprender haciendo, trabajar aprendiendo y disfrutar del proceso.”
Publico
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La creciente capacidad de almacenamiento (y cómputo) de los computadores le ha permitido a todo tipo de entidad (comercial, científica y/o académica), el almacenar grandes volúmenes de información “aparentemente” útil. Sin embargo, no toda esta información resulta realmente provechosa. En ciertos casos, alguna de la información almacenada puede ser errónea, incompleta o conducir a conclusiones equivocadas. En general, la información útil se encuentra inmersa y oculta en esos grandes volúmenes de información.
El encontrar dicha información útil y convertirla en conocimiento no es una tarea fácil. Tradicionalmente, los analistas de datos cumplían esta labor. En la actualidad, el proceso de extracción de información útil requiere la aplicación de técnicas de análisis de datos automáticas que sean capaces de procesar grandes volúmenes de información.
Aportar a la institución conocimiento en el área, que sirva de guía para sistematizar el proceso de análisis y fortalecer el desarrollo profesional e institucional.
Nuestro curso se enfocará en la programación y la manipulación de los datos, incluyendo los principios que aplican a la mayoría de los lenguajes de programación y las técnicas más usadas para desarrollar proyectos más complejos.
El beneficio inmediato de este curso es que el participante será capaz de usar el lenguaje para desarrollar sus programas por medio de ejercicios frecuentes, lo que le permitirá avanzar de manera confiable en el curso;
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posteriormente, el participante podrá realizar sus propios proyectos de programación y manipulación de datos usando R en el área que se desempeñe.
Tema: “Programación Avanzada en R” Fecha: Facilitador: Duración: 20 horas Lugar: Dirigido a: No. de Participantes:
Experiencia requerida: Conocimientos Básicos de R y de programación Actitud deseada:
• Dispuesto a recibir nuevos conocimientos.
• Capaz de reconocer si existe deficiencia en su desempeño y modificarlo.
• Comprometido a practicar de forma inmediata lo aprendido. • Dispuesto a transmitir los conocimientos adquiridos en la
capacitación. • Posteriormente al período de capacitación, se espera que el
participante sea capaz de: o Elaborar y aplicar metodologías de programación.
o Conocer enfoques de investigación para la formulación de diseños y dirigir procesos de investigación, mostrando una actitud crítica y amplio criterio en la innovación de conocimientos.
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1. Cómo configurar R 2. Cómo estructurar su código en R 3. Cómo utilizar las funciones internas en R 4. Cómo obtener valores de vectores en R 5. Sistemas orientados a objetos (OO): S3, S4 y R5 6. Evaluaciones en R 7. Funciones en R 8. Funciones de primera clase en R 9. Scoping en R 10. Cómo seguir con éxito convenciones de nomenclatura en R 11. Cómo depurar el código en R 12. Cómo decirle a R que función depurar 13. Cómo depurar paso a paso una función R 14. Debugging
• try • traceback, browser y debug • recover • where • c, loops • trace • warnings • debug de M. Bravington
15. Paralelización 16. Debugging código paralelizado
• Debugging y paralelizacion: una práctica • Error handling y snowfall
17. ff y large objects • ff y paralelización
18. Perfiles de memoria en R 19. Cómo cazar Bugs en R 20. Cómo saber cuándo atender a las advertencias en R 21. Cómo leer errores y advertencias en R
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22. Cómo reconocer y fijar la lista errores en R 23. Cómo corregir los errores de lectura de datos en R 24. Cómo generar sus propios mensajes de error en R 25. Cómo utilizar vectorización con sentencias if en R 26. Cómo encadenar sentencias If ... Else en R 27. Cómo utilizar bucles con índices en R 28. Cómo recorrer valores en R 29. Cómo hacer más con bucles en R 30. Cómo vectorizar sus funciones en R 31. Cómo usar la Familia de funciones Apply en R 32. Cómo aplicar funciones Apply a un vector en R 33. Cómo aplicar funciones Apply en filas y columnas en R 34. Cómo simplificar los resultados (o no) con la función de sapply en R 35. Cómo trabajar con archivos y carpetas en R 36. Cómo manipular archivos en R 37. Cómo leer datos desde Excel a R 38. Cómo utilizar read.csv () para importar datos en R
Los participantes para la aprobación del curso deberán cumplir, como mínimo, el 80 por ciento de la nota la cual se estructura de la siguiente manera:
• 60% Examen • 30% Tareas • 10% Asistencia
Duración: 10 sesiones de 2 horas cada 1 (20 horas en total)
Días y horario: …………………………………………………………………
Inicio: ……………………………………………………………………………..
Fin: …………………………………………………………………………………
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Costo por hora:
1 a 8 personas….……………………………………………………………………..$
9 a 15 personas ………………………………………………………………………$
Curso puede incluir, manuales impresos, documentación y notas en PDF u otra vía electrónica, ejercicios y prácticas.
Incluye reconocimiento de aprovechamiento y rendimiento.
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