Diplomado en Lenguaje R
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    Diplomado en Lenguaje R

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    Presentación

    En la actualidad, el manejo de datos se ha convertido en una competencia esencial en múltiples sectores, y el Diplomado en Lenguaje R se presenta como una oportunidad única para potenciar tus habilidades analíticas. Con la creciente demanda de profesionales capacitados en ciencia de datos, dominar R te permitirá destacar en un mercado laboral en auge. Este curso está diseñado para guiarte a través de las complejidades de la gestión y análisis de datos, desde la introducción a la ciencia de datos hasta el uso de GGPLOT2 para la visualización efectiva. Aprenderás a preprocesar y analizar datos, así como a crear gráficos impactantes que faciliten la interpretación de la información. Al finalizar, estarás preparado para enfrentar desafíos reales y contribuir al éxito de tu organización. No pierdas la oportunidad de especializarte en un ámbito tan relevante y transformador. ¡Inscríbete y da un paso hacia tu futuro profesional!
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El curso Diplomado en Lenguaje R te prepara para abordar y resolver problemas complejos en el ámbito de la ciencia de datos. Aprenderás a utilizar R como herramienta esencial para el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Desarrollarás habilidades en la visualización efectiva de información mediante la librería ggplot2, lo que te permitirá comunicar resultados de manera clara. Al finalizar, estarás capacitado para realizar análisis profundos y presentaciones visuales impactantes, mejorando así tu perfil profesional.
    Objetivos
    - Comprender los fundamentos de la ciencia de datos y su relevancia en el análisis moderno. - Utilizar R como herramienta eficaz para manejar grandes volúmenes de datos en entornos de Big Data. - Realizar el pre-procesamiento y procesamiento de datos para optimizar su análisis en R. - Aplicar técnicas de análisis de datos para extraer insights significativos de conjuntos complejos. - Emplear la librería ggplot2 para crear visualizaciones efectivas y atractivas en R. - Diseñar gráficos con ejes, títulos y leyendas que mejoren la interpretación de los datos visualizados. - Personalizar gráficos aplicando colores y temas para comunicar información de manera clara y visual.
    A quién va dirigido
    El Diplomado en Lenguaje R está dirigido a profesionales y titulados que deseen profundizar en la ciencia de datos y su aplicación en Big Data. Este curso es ideal para quienes buscan actualizarse en el análisis y visualización de datos utilizando R, incluyendo herramientas como ggplot2. No es necesario tener un nivel avanzado, ya que se abordarán conceptos desde lo básico para facilitar el aprendizaje práctico y efectivo.
    Salidas Profesionales
    - Analista de datos en empresas de tecnología. - Científico de datos, aplicando modelos predictivos. - Especialista en visualización de datos con R. - Consultor en análisis estadístico y procesamiento de datos. - Desarrollador de dashboards interactivos. - Investigador en el ámbito académico, utilizando R para análisis de datos. - Profesional en big data, manejando grandes volúmenes de información. - Formador en herramientas de análisis de datos y programación en R.
    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 Computing

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. 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 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

    1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
    2. Inferencia estadística
    3. Modelos de regresión
    4. Pruebas de hipótesis

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

    1. Inteligencia Analítica de negocios
    2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
    3. Presentación de resultados

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R

    1. Introducción a Gplot
    2. El paquete ggplot2

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. GRÁFICOS DE PANELES MÚLTIPLES

    1. Trabajar con gráficos de paneles múltiples
    2. Crear múltiplos pequeños basados en una variable
    3. Permitir que los ejes deambulen libremente
    4. Uso facet_wrapcon dos variables
    5. Modificar el estilo de los textos de la tira
    6. Crear un panel de diferentes parcelas

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. COLORES

    1. Trabajar con colores
    2. Especificar colores individuales
    3. Asignar colores a las variables
    4. Variables Cualitativas
    5. Seleccionar manualmente colores cualitativos
    6. Utilice paletas de colores cualitativas integradas
    7. Use paletas de colores cualitativos de paquetes de extensión
    8. Variables Cuantitativas
    9. La paleta de colores Viridis
    10. Usar paletas de colores cuantitativas de paquetes de extensión
    11. Modificar paletas de colores después

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. TEMAS

    1. Cambiar el estilo de trazado general
    2. Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
    3. Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
    4. Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
    5. Crea tu propio tema
    6. Actualizar el tema actual
    Titulación
    Titulación Universidad Da Vinci
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