x
Curso de R

Presentación:

Este curso desarrolla capacidades para aplicar técnicas exploratorias de Data Wranling para manejo y reducción de variables y aplicar técnicas, inferenciales y visualización base para un acercamiento al uso de modelos predictivos de regresión.

Dirigido a:

Dirigido a personas interesados en ampliar sus conocimientos en herramientas de análisis de datos, profesionales que se desempeñen como investigadores, analistas de datos. Personal de procesamiento de Datos, Business Intelligence, Analistas de Datos, etc. Estudiantes de maestría y de pregrado.

Contenido:

Tema 1

* Raw Data. Tidy Data. Code Book. Instalación R. Entorno de trabajo. Entorno de R, instalación de paquetes, operaciones básicas y funciones básicas, objetos: vectores, matrices, dataframes y list.

 Tema 2:

* Lectura y obtención de datos – Excel, SPSS, STATA, SQL, MySQL. Data Wranling: Estudio de Caso 1-Venta de Seguros Médicos. Exploración gráfica. Gráficas en paquete base: barras, sectores, histogramas, densidad de probabilidad, cajas y vigotes. Simulación de medidas de tendencia central y dispersión. Estudio de caso 2. Reporte de Población Mundial (Naciones Unidas)

Tema 3:

* Derivación de variables (cálculo, recodificación). Visualización gráfica II. Estadística Paramétrica. Estudio de caso 3: “Hipertensión arterial y obesidad”. Comparación de Medias T Student, ANOVA, Verificación de supuestos y robustes, estadística para nomalidad, Test de Anderson Darling, Shapiro Wilks. Gráfico de Bandas, Barras con intervalos de confianza.

* Pruebas no paramétricas. Estudio de Caso 4: “Vitamin C on Tooth Growth in Guinea Pigs” Wilcoxon, U de Mann Whitney, Kruskal Wallis. Prueba Chi Cuadrado, McNemar. Estudio de caso 5: encuesta ENAHO- INEI.

Tema 4:

 Test de Correlación, Análisis de regresión simple y multiple, lineal y logística. Test de Grubbs. Bondad de Ajuste de los modelos, análisis de residuos. Interpretación de parámetros.

Expositor: Mg. Wilmer Fuentes Neira. Data Science Specialist.

 Número de Alumnos: 15 – 20.

Créditos académicos: 1.5 créditos (Auspicio – Univ. Ciencias y Humanidades – Unidad de Investigación)

Horas presenciales: 16 horas

Horas de aprendizaje no presencial: 26 horas

 
Grupo 1: Sábados 8:00 am – 1:00 pm
Inicio / Termino: 16  Enero /06  Febrero 2016

Grupo 2: Martes y Jueves 5:30 – 9:00 pm
Inicio / Termino:   4  Febrero /25  Febrero 2016

 Requerimientos:

  • Estadistica básica.
  • Cada alumno(a) debe tener portatil con puerto wifi habilitado.

Inversión: 400.00 soles – Interbank 376-3056309022  o Vía PayPal ($ 125.0)
Informes: Wilmer Fuentes. Teléfono: +51 997498295, analista@datascienceperu.com
Local : Av. Universitaria 5175, Los Olivos (cruce con Panamericana Norte)

PREINSCRIPCION – INSCRIPCIÓN

https://goo.gl/mv2IY4
 
LOGO OFICIAL UCH

PAGOS VIA PAYPAL CON TARJETA DE CREDITO


 

Leave a reply