R con introducción a Machine Learning

• No se requieren conocimientos previos en Machine Learning. Este curso está diseñado para principiantes, por lo que no es necesario tener experiencia previa en el campo, aunque será útil contar con nociones básicas de estadística y análisis de datos.

• Es recomendable tener conocimientos básicos de programación. Aunque el curso introduce el lenguaje de programación R desde sus fundamentos, estar familiarizado con conceptos de programación como variables, ciclos y funciones facilitará el proceso de aprendizaje.

• Conocimientos básicos de matemáticas y estadística serán importantes para comprender mejor los algoritmos de Machine Learning. Esto incluye conceptos como probabilidad, distribuciones y análisis de datos.

• Familiaridad con herramientas informáticas básicas es importante para poder trabajar con R y las bibliotecas necesarias para el desarrollo de modelos de Machine Learning. Deberás instalar R, RStudio y algunas bibliotecas adicionales que se utilizarán a lo largo del curso.

• Actitud proactiva y curiosidad por los datos y el análisis predictivo. Este curso involucra la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas, por lo que una actitud abierta hacia el aprendizaje y la resolución de problemas será clave.

• Disponibilidad de tiempo para dedicar a las sesiones programadas y actividades prácticas. El curso incluye tanto clases teóricas como ejercicios prácticos que requerirán tiempo adicional fuera de las sesiones presenciales.

• Este curso combina el aprendizaje del lenguaje de programación R con una introducción al mundo del Machine Learning. Comenzamos con los fundamentos de R, avanzando hacia técnicas de análisis predictivo y modelado.

• Los participantes aprenderán a través de la práctica, realizando ejercicios con conjuntos de datos reales y aplicando técnicas de Machine Learning como la regresión lineal, árboles de decisión y modelos de clasificación.

• El curso proporciona una visión práctica del ecosistema de R, incluyendo el uso de librerías populares como caret, ggplot2, dplyr, y randomForest, que facilitan la implementación de modelos y la visualización de resultados.

• Se fomenta la interacción constante entre los estudiantes y el instructor para resolver dudas y desarrollar proyectos en grupo, creando un entorno de aprendizaje colaborativo y dinámico.

• El curso está diseñado con flexibilidad para adaptarse a diferentes estilos de aprendizaje, ofreciendo acceso a grabaciones de las clases y recursos adicionales en línea.

• El curso culmina con un proyecto práctico en el que los estudiantes implementarán un modelo de Machine Learning utilizando R para resolver un problema del mundo real, integrando todos los conocimientos adquiridos.

• Individuos sin experiencia en Machine Learning pero interesados en aprender técnicas de análisis predictivo utilizando R.

• Profesionales de otras áreas que deseen adquirir habilidades en programación y análisis de datos para mejorar su perfil profesional o desarrollar proyectos relacionados con datos.

• Estudiantes de informática, ciencias de datos, estadística o disciplinas afines que buscan fortalecer sus conocimientos en Machine Learning y programación en R.

• Analistas de datos o profesionales en roles de TI que desean expandir sus habilidades, añadiendo capacidades de Machine Learning a sus funciones actuales.

• Científicos de datos en formación o profesionales que trabajan con otros lenguajes de programación y desean aprender a utilizar R para el análisis de datos y la creación de modelos predictivos.

• Entusiastas del autodidactismo y la analítica que desean comprender mejor las bases de Machine Learning, adquiriendo las herramientas necesarias para implementar modelos de predicción y clasificación.

1- Programación básica en R (8 horas)

Curso de introducción a la programación con R que llevará al alumno a aprender a programar a un buen nivel.

• Principios básicos de la programación en R
• Variables
• While() loop y for() loop en R
• Función matrix(), rbind() y cbind()
• Como personalizar R studio para que se adapte a tus preferencias
• Comprender la distribución normal
• Práctica con datos financieros en R
• Utilizando R Studio
• Como crear vectores en R
• .Enteros, dobles, lógicos, caracteres y otros tipos de datos en R
• Aprende a construir y usar matrices en R
• Aprende a instalar paquetes en R
• La ley de los grandes números
• Práctica con datos estadísticos en R
• Práctica con datos deportivos en R

2- Programación avanzada en R (Machine Learning) (12 horas)

Programación avanzada en R enfocada al aprendizaje automático.

• Programando con R
• Funciones R avanzadas
• Usando R Data Frames para resolver tareas complejas
• Usa R para manejar archivos de Excel
• Web scraping con R
• Conectar R a SQL
• Uso de ggplot2 para visualizaciones de datos
• Uso de plotly para visualizaciones interactivas
• Aprendizaje automático (ML) con R, incluyendo:
  • Regresión lineal
  • K vecinos más cercanos
  • Agrupamiento por K-medias
  • Árboles de decisión
  • Bosques aleatorios
  • Minería de datos con Twitter
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo
  • Máquinas de vectores de soporte

3- Visualización avanzada de datos con R (4 horas)

En esta parte del curso, los alumnos aprenderán a entender que tipo de gráfico es mejor según el tipo de datos que estén utilizando, generando distintos tipos de gráficos utilizando distintos paquetes.

• Gráficos con R según tipo de variable: histograma, diagrama de densidad (density plot), diagrama Box-Whisker, gráfico de tarta, de puntos…
• Gráficos en el paquete Lattice: histograma, diagrama de densidad, diagrama de puntos…
• Gráficos en el paquete GGPlot2

¡Así que no esperes más! Únete a nuestro curso de R y Machine Learning y comienza tu viaje para convertirte en un desarrollador web experto. ¡Nos vemos en el aula!