Análisis de datos en R
un enfoque moderno

MODALIDAD

Virtual

INTENSIDAD

40 Horas

HORARIO

Lun y Mie
6:00 - 8:30 pm 

INVERSIÓN

$930.000

FECHA DE INICIO: 23 de septiembre

Sobre el curso

Este curso borda una amplia gama de temas, desde la instalación de las herramientas necesarias hasta el uso de técnicas avanzadas de Machine Learning. 

Los estudiantes aprenderán a trabajar con diferentes tipos de datos en R, como vectores, matrices, listas y marcos de datos. También se enseñará cómo utilizar la librería dplyr y el enfoque Tidy para manipular y transformar datos de manera eficiente. Además, se explorará cómo la simulación puede ser utilizada para resolver problemas estadísticos y entender mejor los conceptos subyacentes. Se enseñará cómo utilizar la simulación Montecarlo, Bootstrap y Jackknife para estimar el error estándar de un estadístico y se compararán estas estimaciones con los valores teóricos.

Contenido

     1. Instalación de R, RStudio y Posit

2. Estructura de Datos en R.

3. La librería dplyr y el enfoque Tidy

4. La simulación como herramienta computacional para la solución y entendimiento de problemas estadísticos.

5. Simulación Montecarlo en el manejo de

a. Error estándar de un estadístico

b. Comparación con el Error estándar teórico

6. Simulación Bootstrap en el manejo de

a. Error estándar de un estadístico

b. Comparación con el Error estándar teórico y Montecarlo

7. Simulación Jackknife en el manejo de

a. Error estándar de un estadístico

b. Comparación con el Error estándar teórico, Montecarlo y Bootstrap

8. Visualización de datos

9. Reducción de Varianza con método MonteCarlo

10. Jackknife después de Bootstrap

    11. Intervalos de Confianza Bootstrat y su comparación con métodos tradicionales.

12. Bootstrapping con dependencias

13. Medidas de similaridad

14. Matrices de Correlación

15. Introducción a las pruebas de Hipótesis con las consideraciones modernas.

16. Estimación de potencia de pruebas mediante remuestreo.

17. Diseño de Experimentos y Modelos lineales : enfoque usual

18. El papel de la simulación en el análisis de la varianza

19. Diseño de Experimentos y Modelos lineales : enfoque robusto

20. Machine Learning

a. Introducción y métodos

b. Datos de entrenamiento y prueba

c. Regresión múltiple en ML

d. Regresión logística en ML

21. Bootstrapping en ML

22. ML no supervisado: Clusters Jerárquicos

23. ML no supervisado: Componentes Principales

Información de pago

Pago por consignación

Consignar en el Banco Popular a la cuenta de ahorros No. 012-72003-3 a nombre del Fondo Especial Agronomía, con código de recaudo 20111922 (si aplica a algún descuento, debe consignar el valor descontando el porcentaje del mismo).


Pago Virtual (Pago PSE y Tarjeta de Crédito VISA)

1. Acceda a la página www.pagovirtual.unal.edu.co

2. Haga clic en el enlace Ver Catálogo de Servicios Sede Bogotá (en azul oscuro)

3. Seleccione la opción VER PORTAFOLIO DE SERVICIOS

4. En la página de PORTAFOLIO DE SERVICIOS haga clic en el ícono de Servicios ubicado en la parte superior derecha, al lado izquierdo del botón de SALIDA SEGURA

5. Se desplegará el Menú de Servicios en el cual podrá encontrar la Facultad de Ciencias Agrarias en segundo lugar

6. Haga clic en CURSOS FACULTAD DE CIENCIAS AGRARIAS

7. Aparecerá la oferta de diplomados de la facultad. Seleccione "Digite nombre del curso que desee tomar"

8. Luego haga clic en el botón SIGUIENTE que se encuentra ubicado en la parte superior derecha (en color verde)

9. Diligencie sus datos personales. En la casilla TIPO DE AFILIACIÓN puedes escoger el descuento que aplique para tu caso. Luego de esto, la página te mostrará automáticamente el valor a pagar con el descuento incluido. Una vez completado el formato, haga clic en el botón AGREGAR

10. Luego haga clic en REALIZAR PAGO

11. Puede escoger la pestaña para pago por PSE o la de OTRA TARJETA para pagar con tarjeta de crédito únicamente de la franquicia VISA.

12. Diligencie sus datos, haga clic de nuevo en REALIZAR PAGO y será dirigido a la página de su banco, donde podrá completar el proceso.


Formalización de la inscripción

Envíar escaneados los siguientes documentos en formato pdf al correo ecp_fcabog@unal.edu.co, especificando el curso/diplomado al que se está inscribiendo:

• Soporte de la transacción.

• Copia del documento de identidad legible en un solo archivo que incluya las dos caras.

• Documento de soporte para el descuento al que aplica.


Devoluciones

Recuerda que la devolución del dinero se debe solicitar comunicándose al teléfono 3165000 - ext. 19089 o al WhatsApp: 3025989752, o escribiendo al correo ecp_fcabog@unal.edu.co. La solicitud solo se tramitará con causa justificada (motivo de fuerza mayor) o cuando la Universidad Nacional de Colombia o la Facultad haga cancelación del curso.
Para solicitar devolución del dinero o utilizar este recurso en otro curso, tienes un plazo máximo de 6 meses a partir de la fecha de cancelación. 

Ver política de devoluciones aquí.


Para tener en cuenta

•La apertura de cada curso se encuentra sujeta a un número mínimo de inscritos.

•En caso de devolución, esta se realizará únicamente a la cuenta bancaria de la persona que aparece en el soporte de pago.

•La Universidad Nacional de Colombia se reserva el derecho de modificar el calendario académico o aplazar los cursos por razones de fuerza mayor; también se reserva el derecho de buscar alternativas como plan de contingencia y de modificar los programas académicos para actualizarlos de acuerdo con los estándares establecidos.

Contáctanos

Puedes escribirnos a nuestro Whatsapp con alguna inquietud que tengas o para hacernos llegar tus sugerencias.