Análisis, visualización de datos y construcción de modelos con R Ikastaroa

Gaia

Industria Antolakuntza eta Kudeaketa

ECTS/orduak

150 ORDU

Egutegia

2023/04/03 - 2023/07/21

At-Og

Tokia

Arrasate-Mondragón

Hizkuntza

Gaztelania

Modalitatea

Online

Prezioa

532 €

PDF Eskuorria

Helburuak Nori zuzendua Programa Irakasleak Egutegia

Helburuak

El curso pretende 3 objetios:

1.-Capacitar a los asistentes en la utilización del software estadístico (R) para el tratamiento de datos y conceptos estadísticos para el análisis de datos.
Este apartado es esencial para conexionar los 2 puntos siguientes

2.-Que los alumnos dispongan de conocimiento en los fundamentos de visualización para la identificación de diferentes formas de representación gráfica y la selección de aquellas que se adecuen a los datos y a lo que se desea transmitir.

3.-Capacitar a los asistentes en la generación de modelos matemáticos en función de los datos y objetivos del análisis.

El curso supone, para un alumno con unos conocimientos básicos de estadística, una dedicación aproximada de 150 horas distribuidas en:

Asistencia a tutorías ( Aprox. 3 horas semana)
Desarrollo de ejercicios (50 horas)
Estudio personal de los temas (50 h)

Nori zuzendua

Toda persona que trabaje con datos, necesite extraer información y necesite utilizar técnicas de visualizción para presentaciones, comunicaciones, etc.

Programa

1.-Introducción a R
Tipos de datos y operadores
Estructuras de datos
Estructuras de control
Funciones
1 Ejercicio
Lectura y escritura de datos
Manipulación de datos y fechas
2 Ejercicio
Técnicas de visualizción con plot y ggplot
3 Ejercicio

2.-Visualización de datos
Fundamentos de la visualización
Congnición
4 Ejercicio

3.-Fundamentos del análisis de datos
Introducción
Tipos de aprendizaje
Métodos de evaluación de modelos
Fases de los proyectos de análisis de datos
Objetivos
Recogida de datos
Transformación
Construcción del modelo
Evaluación/Validción del modelo
5 Ejercicio

4.-Métodos de construcción de modelos utilizando R
Análisis de componentes principales
6 Ejercicio
Regresión lineal simple y múltiple
7 Ejercicio
Árboles de clasificación y regresión
8 Ejercicio
Reglas de asociación
9 Ejercicio
Clusters
10 Ejercicio

Los ejercicios que se presentan son los que tiene que entregar el alumno. Deberán tener como mínimo, los siguientes contenidos:
Portada con el autor fecha y ejercicio a que hace referencia
Índice
Introducción
Objetivos
Desarrollo
Conclusiones
Bibliografía

Ejercicio Final: Estudio de caso