[BDN-060] R
Duración: 35 horas
Perfil: Avanzado
Dirigido a
Personas interesadas en conocer los fundamentos, los conceptos, técnicas y el modelo de programación el Lenguaje R
Requisitos previos
Conocimientos previos de Bases de Datos, SQL y programación.
Objetivos
Introducir al alumno en los conceptos y técnicas principales que componen una aplicación escrita con el Lenguaje R.
Contenido
Introducción a R
Introducción
Instalación de R
Creación, listado y borrado de objetos
La ayuda
Manejo de datos con R
Objetos
Tipos de Objetos
Leyendo y guardando datos
Generación de datos
Creando objetos
Conversiones
Operadores
Sistema de indexación
Funciones más comunes
Programación con R
Bucle if
Bucle for
Bucle while
Funciones
Visualización de datos en R
Instalación
Aesthetic
Objetos Geométricos
Puntos
Líneas
Histograma
Estadística descriptiva:
Estadísticos descriptivos básicos: Agregados, medias, desviación típica, varianza, frecuencias y cuartiles.
Análisis de varianza. Regresión lineal.
Clusterización
Estadística predictiva:
Uso de la estadística predictiva y los modelos matemáticos en el entorno empresarial
Arboles de decisión
Regresión logística
Redes neuronales
Series temporales
Introducción a big data. Integración de R con herramientas big data
Introducción a Big Data.
Big Data Analytics. Aplicaciones. Data Science.
Fuentes de datos big data. Heterogeneidad, información no estructurada.
Crecimiento de información. Necesidades de procesamiento.
Sistemas de computación distribuida. Fundamentos MapReduce.
Bases de datos NoSQL.
Ecosistema Hadoop: Pig, Hive, HDFS, YARN
Integración de R con Hadoop.
Integración de R con Spark
Documentación Recomendada
Big Data Analytics with R
Simon Walkowiak
Julio 2016 | 506 páginas
ISBN: 9781786466457
https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/big-data-analytics-r