Cuando se quiere analizar un conjunto de datos grandes, las estrategias de análisis habituales para un conjunto más reducido se vuelven ineficientes. La opción de vectorización y de uso de paquetes/funciones especialmente optimizados para este tipo de conjuntos grandes, se hace imprescindible. Este será el objetivo del curso, cómo trabajar de una forma muy compatca y eficiente sobre conjuntos grandes. Y para los gráficos, aprenderemos a usar gráficos de facetas (multivariados) a través de las funciones que nos proporcionan las librerías lattice, ggplot y googleVis. Cerraremos el curso con un ejemplo de cómo crear un informe/artículo que mezcle texto, código y gráficos.
R – Lenguaje para Data Science
R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico, el cual al estar orientado a la estadística, proporciona un amplio abanico de herramientas. Entre otras características de R, podemos nombrar su capacidad gráfica, que permite generar gráficos con alta calidad, con sólo utilizar las funciones de graficación. R también puede usarse como herramienta de cálculo numérico y a la vez ser útil para la minería de datos.
Temario
- Uso de funciones familia “apply”
- Uso de funciones de los paquetes: data.table, dplyr, sqldf para importar y manipular datos
- Ejemplos de gráficos con lattice, ggplot2, googleVis
- Ejemplo de uso de RMarkdown
Ejercicios guiados
Como caso práctico se realizara el análisis guiado de un conjunto de datos de interés, que servirá para ilustrar toda la teoría que se explique. Si hay consenso en la clase, se analizará el conjunto de datos de alguno de los alumnos.
Material Necesario
Hardware/Equipo: Al ser un curso fundamentalmente práctico, el alumno debiera traer su propio equipo. Es indistinto el sistema operativo, R se instala sobre cualquier SO.
- Software: Durante el curso instalaremos R, RStudio y paquetes que son gratuitos
- Material: Se proporcionarán detalles de sitios de ayuda (blogs, repositorios, libros gratuitos, videos, cursos gratuitos, etc)
Responsabilidades profesor
Presentar el contenido conforme lo presentado en el programa de formación
Dar acceso al material necesario (PDFs, ejercicios, software, etcs) para el curso contratado.
Proveer de local para impartir la formación
Responsabilidades alumno
Participar en la formación en el periodo determinado, trayendo un notebook con los requisitos mínimos necesarios para la participación en la formación, siendo estos los siguientes:
Mínimo de 4GB de memoria RAM
Mínimo de 10GB de espacio en disco (HD).
Habilitada la virtualización tanto en software como hardware
Poseer privilegios de administración
Observaciones importantes
Confirmaciones
Las confirmaciones serán enviadas a la dirección de e-mail enviada por el alumno
Cancelaciones
Los plazos para la cancelación de inscripciones solicitadas, son de 5 días laborales antes del inicio del curso.
En caso de cancelación fuera de plazo por parte del alumno, DevAcademy se reserva el derecho a cobrar un porcentaje (20%) del valor del curso.
DevAcademy se reserva el derecho de cancelar o posponer la formación, siempre y cuando avise al contratante y/o devuelva el importe íntegro en caso de cancelación
Obligaciones del alumno
Es obligatorio que el alumno cumpla con todos las obligaciones recomendadas por el profesor para seguir todos los ejercicios y no demorar ni perjudicar la clase. Es posible que días antes se envie un email como recordatorio al alumno con instrucciones a seguir u obligaciones desarrollar para poder estar preparado al comienzo de la clase.
