Curso de Programación estadística y visualización de datos con R
100% Online
200 horas
260€
Curso de Programación estadística y visualización de datos con R
    Curso de Programación estadística y visualización de datos con R

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    Seguridad y confianza en tus pagos online.

    Presentación

    El Curso de Programación estadística y visualización de datos con R es tu oportunidad para sumergirte en uno de los campos más dinámicos y demandados del mercado laboral actual. Con el creciente volumen de datos generados diariamente, la capacidad de analizar y visualizar información se ha convertido en una habilidad esencial para profesionales de diversas áreas. Este curso está diseñado para proporcionarte los conocimientos fundamentales de la ciencia de datos, desde la gestión de bases de datos relacionales hasta el uso de R como herramienta clave para Big Data. Aprenderás a utilizar ggplot2, una poderosa librería de R, para crear visualizaciones impactantes y claras, esenciales para la toma de decisiones informadas. Además, te enseñaremos a personalizar ejes, títulos, leyendas, fondos y líneas de cuadrícula, y márgenes, asegurando que tus gráficos sean tanto precisos como estéticamente agradables. Este curso online te ofrece la flexibilidad de aprender a tu propio ritmo mientras adquieres habilidades que te diferenciarán en el competitivo mundo laboral. ¡No dejes pasar esta oportunidad de crecer profesionalmente!
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El Curso de Programación estadística y visualización de datos con R te prepara para manejar grandes volúmenes de datos mediante R, optimizando la gestión de bases de datos relacionales y aplicando técnicas avanzadas de Big Data. Aprenderás a utilizar ggplot2 para crear visualizaciones impactantes, perfeccionando aspectos como ejes, títulos, leyendas, fondos y márgenes. Al finalizar, serás capaz de analizar y presentar datos de manera efectiva. Este curso es complementario y no habilita para el ejercicio profesional.
    Objetivos
    - Aprender a manipular y analizar datos con R. - Comprender la estructura y uso de bases de datos relacionales. - Utilizar R para manejar y analizar grandes volúmenes de datos. - Crear visualizaciones efectivas de datos con ggplot2 en R. - Configurar ejes para mejorar la interpretación de gráficos en R. - Añadir y personalizar títulos en gráficos usando ggplot2. - Incorporar leyendas adecuadas para clarificar información en gráficos. - Ajustar fondos y líneas de cuadrícula para optimizar la presentación de datos. - Gestionar márgenes para mejorar la estética y claridad de las visualizaciones.
    A quién va dirigido
    El Curso de Programación estadística y visualización de datos con R está diseñado para profesionales y titulados del sector que deseen profundizar en la ciencia de datos, bases de datos relacionales y el uso de R como herramienta para Big Data. A través de ggplot2, aprenderán a crear visualizaciones complejas, con ejes, títulos, leyendas y márgenes. Este curso no habilita para el ejercicio profesional.
    Salidas Profesionales
    - Analista de datos en empresas tecnológicas - Científico de datos en instituciones de investigación - Desarrollador de software especializado en R - Consultor en análisis y visualización de datos - Especialista en Big Data para startups y corporaciones - Profesional en inteligencia de negocios y visualización avanzada - Analista de datos en el sector financiero y bancario
    Temario

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

    1. ¿Qué es la ciencia de datos?
    2. Herramientas necesarias para el científico de datos
    3. Data Science & Cloud Compunting
    4. Aspectos legales en Protección de Datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

    1. Introducción
    2. El modelo relacional
    3. Lenguaje de consulta SQL
    4. MySQL. Una base de datos relacional

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

    1. Introducción a R
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Tipos de datos
    4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
    5. Integración de R en Hadoop

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R

    1. Introducción a Gplot
    2. El paquete ggplot2

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. EJES

    1. Cambiar títulos de eje
    2. Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
    3. Cambiar la estética de los títulos de Axis
    4. Cambiar la estética del texto del eje
    5. Texto del eje de rotación
    6. Eliminar texto de eje y marcas
    7. Eliminar títulos de eje
    8. Límite del rango del eje
    9. Forzar el trazado para que comience en el origen
    10. Ejes con la misma escala
    11. Usar una función para modificar etiquetas

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÍTULOS

    1. Añade un título
    2. Ajustar la posición de los títulos
    3. Use una fuente no tradicional en su título
    4. Cambiar espaciado en texto de varias líneas

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. LEYENDAS

    1. Trabajando con leyendas
    2. Apaga la leyenda
    3. Eliminar títulos de leyenda
    4. Cambiar la posición de la leyenda
    5. Cambiar la dirección de la leyenda
    6. Cambiar el estilo del título de la leyenda
    7. Cambiar título de leyenda
    8. Cambiar el orden de las claves de leyenda
    9. Cambiar etiquetas de leyenda
    10. Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
    11. Cambiar el tamaño de los símbolos de leyenda
    12. Dejar una capa fuera de la leyenda
    13. Adición manual de elementos de leyenda
    14. Usar otros estilos de leyenda

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. FONDOS Y LÍNEAS DE CUADRÍCULA

    1. Cambiar el color de fondo del panel
    2. Cambiar líneas de cuadrícula
    3. Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
    4. Cambiar el color de fondo de la trama

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. MÁRGENES

    1. Trabajar con márgenes
    Titulación
    Claustro

    Rafael Marín Sastre

    Ingeniero técnico en informática de sistemas por la Universidad de Granada (UGR).  

    Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el ámbito TIC y la programación de software. Es experto en desarrollo web, programación de aplicaciones, análisis de datos, big data, ciberseguridad y diseño y experiencia de usuario (UX/UI). 

    Alan Sastre

    Ocupa el puesto de CTO (Chief Technology Officer) y formador. Diseña e imparte formación en diferentes áreas como desarrollo web, bases de datos, big data, business intelligence y ciencia de datos. Además, trabaja diaramente con las tecnologías del ecosistema Java, C# y Phyton.

    Dani Pérez Lima

    Global IT support manager de una multinacional con más de 20 años de experiencia en el mundo IT, además de un apasionado de la virtualización de sistemas y de la transmisión de conocimiento en el ámbito de la tecnología.

    José Domingo Muñoz Rodríguez

    Ingeniero informático, profesor de secundaria de ASIR y coorganizador de OpenStack Sevilla con dilata experiencia en sistemas GNU/Linux. Administra clouds públicos y gestiona un cloud privado con OpenStack.

    Juan Benito Pacheco

    Como tech lead, ayuda a organizaciones a escalar sus servicios e infraestructura. Lleva más de 5 años programando tanto en front-end como back-end con JavaScript, Angular, Python o Django, entre otras tecnologías.

    Juan Diego Pérez Jiménez

    Profesor de Ciclos Formativos de Grado Superior de Informática. Más de 10 años creando páginas web y enseñando cómo hacerlas, cómo usar bases de datos y todo lo relacionado con la informática.

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