Curso de Programación Estadística y Visualización de Datos con R

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Curso de Programación Estadística y Visualización de Datos con R

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$303.00
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Duración

200 horas

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Créditos

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Idioma

Español

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Sin límite

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Temario

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carlos álvarez gonzález

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

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Creamos cosas que funcionan mejor y duran más. Nuestros productos resuelven problemas reales con un diseño limpio y materiales honestos.

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Descripción
El Curso de Programación estadística y visualización de datos con R es tu oportunidad para sumergirte en uno de los campos más dinámicos y demandados del mercado laboral actual. Con el creciente volumen de datos generados diariamente, la capacidad de analizar y visualizar información se ha convertido en una habilidad esencial para profesionales de diversas áreas. Este curso está diseñado para proporcionarte los conocimientos fundamentales de la ciencia de datos, desde la gestión de bases de datos relacionales hasta el uso de R como herramienta clave para Big Data. Aprenderás a utilizar ggplot2, una poderosa librería de R, para crear visualizaciones impactantes y claras, esenciales para la toma de decisiones informadas. Además, te enseñaremos a personalizar ejes, títulos, leyendas, fondos y líneas de cuadrícula, y márgenes, asegurando que tus gráficos sean tanto precisos como estéticamente agradables. Este curso online te ofrece la flexibilidad de aprender a tu propio ritmo mientras adquieres habilidades que te diferenciarán en el competitivo mundo laboral. ¡No dejes pasar esta oportunidad de crecer profesionalmente!

Salidas laborales

- Analista de datos en empresas tecnológicas - Científico de datos en instituciones de investigación - Desarrollador de software especializado en R - Consultor en análisis y visualización de datos - Especialista en Big Data para startups y corporaciones - Profesional en inteligencia de negocios y visualización avanzada - Analista de datos en el sector financiero y bancario

Para qué te prepara

El Curso de Programación estadística y visualización de datos con R te prepara para manejar grandes volúmenes de datos mediante R, optimizando la gestión de bases de datos relacionales y aplicando técnicas avanzadas de Big Data. Aprenderás a utilizar ggplot2 para crear visualizaciones impactantes, perfeccionando aspectos como ejes, títulos, leyendas, fondos y márgenes. Al finalizar, serás capaz de analizar y presentar datos de manera efectiva. Este curso es complementario y no habilita para el ejercicio profesional.

A quién va dirigido

El Curso de Programación estadística y visualización de datos con R está diseñado para profesionales y titulados del sector que deseen profundizar en la ciencia de datos, bases de datos relacionales y el uso de R como herramienta para Big Data. A través de ggplot2, aprenderán a crear visualizaciones complejas, con ejes, títulos, leyendas y márgenes. Este curso no habilita para el ejercicio profesional.

Objetivos

- Aprender a manipular y analizar datos con R. - Comprender la estructura y uso de bases de datos relacionales. - Utilizar R para manejar y analizar grandes volúmenes de datos. - Crear visualizaciones efectivas de datos con ggplot2 en R. - Configurar ejes para mejorar la interpretación de gráficos en R. - Añadir y personalizar títulos en gráficos usando ggplot2. - Incorporar leyendas adecuadas para clarificar información en gráficos. - Ajustar fondos y líneas de cuadrícula para optimizar la presentación de datos. - Gestionar márgenes para mejorar la estética y claridad de las visualizaciones.

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