Análisis de datos en R-Shiny

MODALIDAD

Virtual

INTENSIDAD

40 Horas

HORARIO

Lun y Mie.
6:00 - 8:30 pm

INVERSIÓN

$1'000.000 COP

FECHA DE INICIO: 19 de marzo

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

Sesión 1 y 2 : Reconocimiento del Software R, lectura de datos Reconocimiento del Software R, lectura de datos.
Sesión 3 y 4 : Creación de variables en R y codificación de valores de datos. Análisis de datos mediante estadística descriptiva.
Sesión 5 y 6 : Uso de R en el análisis experimental: ANOVA y Comparacion de medias.
Sesión 7 y 8 : Diseños Completamente al Azar y Diseño Jerárquico.
Sesión 9 y 10 : Bloques al Azar y Cuadrado Latino.
Sesión 11 y 12 : Experimentos factoriales y parcelas divididas.
Sesión 13 y 14 : Análisis de regresión y de covarianza.
Sesión 15 y 16 : Análisis de medidas repetidas.
Sesión 17 y 18 : Análisis no parámetrico de diseño experimental.
Sesión 19 y 20 : Introducción a modelos lineales generalizados.

Proceso de inscripción

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