Análisis Exploratorio de Datos

Análisis Exploratorio de Datos

El análisis exploratorio de datos es un método de análisis de los conjuntos de datos para resumir sus principales características, el cual es utilizado para conocer lo que los datos pueden decirnos antes del desarrollo de las actividades de visualización. Usualmente no es fácil observar un conjunto de datos en una hoja de cálculo, una base de datos o en cualquier repositorio de información y determinar de primera mano las características más importantes de los mismos.

La identificación de estas características puede resultar una tarea larga, complicada y muchas veces laboriosa, por lo cual se han ideado técnicas de análisis exploratorio de datos que permitan, de una forma esquematizada, la ejecución de modelos para la identificación oportuna de comportamientos, patrones y tendencias sobre los datos.

Modalidad virtual, 100% online. Los temas de cada sesión serán presentados en el Campus Virtual Fidélitas (fidelitasvirtual.org). En esta plataforma estarán alojados todos los materiales del curso, disponibles según avance semanal.

El curso finalizará con una Master Class, la cual permitirá tener una sesión sincrónica (videoconferencia o presencial, dependiendo de las circunstancias) con el Profesor/Facilitador, en la que se harán algunas demostraciones y además habrá un tiempo para aclarar dudas del curso.

Tendrá una duración de cuatro (4) semanas, periodo en el cual el estudiante requerirá de al menos seis (6) horas por cada semana para recopilar información y realizar las tareas y asignaciones correspondientes.

En este curso la Persona estudiante desarrollará competencias profesionales que le permitirán realizar análisis exploratorio de datos en entornos Big Data (utilizando el lenguaje de programación R), esto mediante la calibración y ejecución de modelos matemáticos y estadísticos, para posteriormente visualizar de forma esquematizada el resultado de dichos modelos. Bajo una propuesta innovadora de aprendizaje autogestionado, en modalidad 100% virtual, con el apoyo y seguimiento del docente, se pretende que el estudiante logre desarrollar esta competencia técnica como elemento diferenciador para la inserción idónea en el mercado y mejorar su currículum.

Es requisito para el mejor aprovechamiento de este curso poseer conocimientos básicos de programación en lenguaje R y nociones básicas sobre Big Data.

¿Que aprenderás?

  • Obtener un entendimiento razonable sobre la utilidad y aplicación de las técnicas de análisis exploratorio de datos en escenarios reales, que permitan una toma de decisiones oportuna.
  • Implementar modelos de análisis exploratorio de datos mediante la utilización y calibración de las técnicas existentes en el lenguaje de programación R.
  • Visualizar e interpretar los resultados obtenidos a partir de la ejecución de modelos de análisis exploratorio de datos.

Contenido del curso

  • Conceptos básicos

    • Tipos de variables: cuantitativas y cualitativas.
    • Variables y observaciones.
    • Transformación de datos: datos nulos o ausentes.
    • Correlaciones: coeficiente, matriz de correlaciones e interpretación.
    • Datos atípicos.
  • Análisis exploratorio de datos básico

    • Análisis de componentes principales: dimensiones, inercia y conglomerados.
    • Clasificación jerarquía: matriz de distancias e igual de Fisher.
    • K-Means: nubes de puntos, tipos de algoritmos, segmentación y codo de Jambu.
  • Análisis exploratorio de datos avanzado

    • Análisis exploratorio de textos.
    • Expresiones regulares para transformación de información.
    • Análisis exploratorio de datos web (Web Scraping): páginas web y redes sociales.
    • Utilización de APIS con R.
  • Análisis exploratorio sobre Big Data en R

    • Librerías para manejo de Big Data.
    • Visualización a gran escala.
    • Análisis exploratorio de datos en la nube.
  • 4 clases
  • 20 horas

CRC ¢93,200.00

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El análisis exploratorio de datos es un método de análisis de los conjuntos de datos para resumir sus principales características, el cual es utilizado para conocer lo que los datos pueden decirnos antes del desarrollo de las actividades de visualización. Usualmente no es fácil observar un conjunto de datos en una hoja de cálculo, una base de datos o en cualquier repositorio de información y determinar de primera mano las características más importantes de los mismos.

La identificación de estas características puede resultar una tarea larga, complicada y muchas veces laboriosa, por lo cual se han ideado técnicas de análisis exploratorio de datos que permitan, de una forma esquematizada, la ejecución de modelos para la identificación oportuna de comportamientos, patrones y tendencias sobre los datos.

Modalidad virtual, 100% online. Los temas de cada sesión serán presentados en el Campus Virtual Fidélitas (fidelitasvirtual.org). En esta plataforma estarán alojados todos los materiales del curso, disponibles según avance semanal.

El curso finalizará con una Master Class, la cual permitirá tener una sesión sincrónica (videoconferencia o presencial, dependiendo de las circunstancias) con el Profesor/Facilitador, en la que se harán algunas demostraciones y además habrá un tiempo para aclarar dudas del curso.

Tendrá una duración de cuatro (4) semanas, periodo en el cual el estudiante requerirá de al menos seis (6) horas por cada semana para recopilar información y realizar las tareas y asignaciones correspondientes.

En este curso la Persona estudiante desarrollará competencias profesionales que le permitirán realizar análisis exploratorio de datos en entornos Big Data (utilizando el lenguaje de programación R), esto mediante la calibración y ejecución de modelos matemáticos y estadísticos, para posteriormente visualizar de forma esquematizada el resultado de dichos modelos. Bajo una propuesta innovadora de aprendizaje autogestionado, en modalidad 100% virtual, con el apoyo y seguimiento del docente, se pretende que el estudiante logre desarrollar esta competencia técnica como elemento diferenciador para la inserción idónea en el mercado y mejorar su currículum.

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