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Bit - R Fundamentals

R Fundamentals


R Fundamentals

El objetivo del curso es presentar al alumnado los conocimientos necesarios para realizar análisis de datos utilizando R como lenguaje de programación, y servir de punto de partida para el posterior desarrollo como profesional de la programación.


Objetivos

Al finalizar el curso, el alumnado sabrá implementar soluciones de código R que le permitan:

  • Conocer los fundamentos de sintaxis del lenguaje R
  • Utilizar distintos tipos de variables, vectores y listas
  • Crear y utilizar funciones e importar paquetes
  • Aprender los fundamentos de programación vectorial
  • Crear y personalizar gráficos sobre datos reales
  • Explotar datos usando dataframes

Dependiendo de los módulos seleccionados, será capaz de:

  • Organizar y desarrollar nuevos proyectos basados en soluciones de código
  • Conocer y aplicar los fundamentos de Machine Learning (Clasificación, Regresión, Agrupación…)
  • Trabajar con grandes volúmenes de datos (big data)
  • Obtener información de páginas web de forma automática
  • Analizar y extraer conclusiones de datos textuales
  • Diseñar e implementar programas interactivos con Shiny
  • Gestionar de forma eficiente y automática ficheros y mensajería
  • Generar informes PDF automáticamente a partir de datos
  • Integrar R com bases de datos SQL
  • Aplicar la Programación Orientada a Objetos con R
  • Conocer y aplicar los fundamentos de análisis de redes

 


Perfil de los alumnos

Todo tipo de profesionales que deseen aprender los fundamentos de programación desde cero, adaptados específicamente a un lenguaje de explotación y modelización de datos como R.


Requisitos previos

No son necesarios conocimientos previos en el ámbito de la informática, aunque se supone que el alumnado tiene dominio suficiente de un ordenador.


Profesorado

Contamos con un equipo de instructores altamente cualificados que combinan la actividad formativa con el desarrollo de su actividad profesional como expertos en el campo de las TIC. Profesionales capaces de transferir de forma amena, práctica y entendedora los conceptos técnicos más abstractos.


Documentación

Cada alumno recibirá un ejemplar de la Documentación elaborada por BIT by Netmind.


Contenidos del R Fundamentals

Módulo Básico (16 h)

1. Introducción a la programación

  • ¿Qué es y qué no es la programación?
  • ¿Para qué sirve la programación?
  • ¿Por qué R?

2. El entorno de programación

  • Instalación
  • Conceptos básicos del entorno
  • R Studio

3. Conceptos básicos de R

  • Tipos de variables
  • Vectores
  • Listas

4. Fundamentos de programación y flujo

  • Condicionales
  • Bucles
  • Funciones y métodos
  • Buenas prácticas e integración de código

5. Tratamiento básico de datos

  • Introducción a la programación vectorial
  • Gestión básica de archivos
  • Cálculo y estadística

6. Explotación de los datos

  • Dataframes
  • Filtrado de datos
  • Agrupaciones y extracción de información estadística
  • Visualización de datos con ggplot2

Módulos de Ampliación (4+ h)

Módulo A. Project Workshop (4-8 horas)

  • Realización de un proyecto práctico completo, basado en datos reales
  • Aprender a programar en equipos autoorganizados

Módulo B. Introducción a la ciencia de datos I (4 horas)

  • Fundamentos de Machine Learning
  • Fundamentos de modelización en R
  • Preparación de datos para el análisis
  • Algoritmos básicos de Clasificación
  • Introducción a la validación

Módulo C. Introducción a la ciencia de datos II (4 horas)

  • Algoritmos básicos de Regresión
  • Algoritmos de agrupación (Clustering)
  • Reducción de dimensionalidad (PCA)
  • Introducción a la selección de parámetros

Módulo D. Introducción al Big Data (4 horas)

  • Instalación y fundamentos de los paquetes SparkR, bigmemory y ff
  • Acciones y transformaciones
  • Datasets y SQL
  • Machine learning distribuido

Módulo E. Fundamentos de Web Scraping (4 horas)

  • Introducción al rvest
  • Explotando un fichero HTML
  • Explorando la web automáticamente
  • Trabajar con la API de twitteR

Módulo F. Fundamentos de Text Mining (4 horas)

  • Del texto al conocimiento
  • Preparación de datos textuales
  • Descripción de datos textuales y visualización
  • Machine Learning con datos textuales

Módulo G. Introducción a la programación interactiva (4 horas)

  • Fundamentos de Shiny
  • Interacción con el usuario
  • Gestión de elementos gráficos
  • Diseño de una GUI

Módulo H. Gestión de ficheros (4 horas)

  • Acceso y gestión de ficheros y directorios
  • Formatos y transformación
  • Archivos comprimidos
  • Automatización (procesos y mensajería)

Módulo I. Generación automática de documentos (4 horas)

  • Fundamentos de RSweave y RMarkdown
  • Introducción al lenguaje LaTeX
  • Tablas y formatos
  • Referencias y automatización

Módulo J. Integrar R con SQL (4 horas)

  • Fundamentos de sqldf y bases de datos relacionales
  • Carga y manejo de datos de MySQL
  • Operaciones con SQL
  • Explotación de tablas procedente de MySQL

Módulo K. Programación Orientada a Objetos (4 horas)

  • Fundamentos de la programación orientada a Objetos
  • Clases y constructores
  • Instancias y herencias
  • Creación de programas basados en objetos

Módulo L. Análisis de Redes (4 horas)

  • Introducción a las estructuras en red
  • Fundamentos del paquete igraph
  • Centralidad y métricas asociadas
  • Visualizaciones interactivas

Metodología

Curso presencial, participativo y práctico. El docente introducirá los contenidos mediante problemas realistas, los participantes asimilarán los conocimientos mediante resolución de actividades de nivel adaptativo.

 

El curso está estructurado en dos grandes módulos, que ofrecen un curso adaptado a las necesidades formativas concretas:

  • Curso básico (16 horas). Exposición y práctica de los fundamentos de R. Cubre los elementos básicos de aprendizaje para facilitar al alumnado un punto de partida consolidado en el ámbito de la programación.
  • Módulos de Ampliación (4 horas/módulo). Unidades de aprendizaje independientes que exploran funcionalidades avanzadas o trabajan la resolución de proyectos más complejos.

Certificaciones

Evaluación continua en base a las actividades realizadas en grupo y/o individualmente. El formador proporcionará feedback de forma continuada e individualmente a cada participante.

En el curso se realizará una prueba de evaluación tipo test que deberá superarse en un 70%. Se dispondrá de 30 minutos para su realización.

 

Las condiciones de los servicios adicionales de Certificación están sujetos a los términos del propietario de la licencia o de la entidad certificadora autorizada.


Acreditación

Se emitirá Certificado de Asistencia sólo a los alumnos con una asistencia superior al 75% y Diploma aprovechamiento si superan también la prueba de evaluación.


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