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R para Data Science (4 octubre 2019)


Edificio Whitebuild Microsoft, Av Vitacura 6844, Vitacura, Chile

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El Intensivo de R para Data Science está orientado a profesionales del Data Science y analistas que ya utilizan R para análisis estadístico y quieren llevar sus competencias al siguiente nivel en la construcción de modelos de machine learning para Data Science.

 

CONTENIDOS:

Modelos de Data Science con ejemplos prácticos:

  • Limpieza de Datos
  • Modelos supervisados de clasificación: Evaluación de modelos de clasificación, Regresión logística, Árboles y Random Forest, K-nn y Support vector machines.
  • Modelos no supervisados: Reducción de Variables (PCA), Segmentación (K-Means y Hierarchical Clustering), Reglas de asociación.

Productos Finales y visualización:

  • R Markdown
  • Aplicaciones en Shiny

 

REQUISITOS:

  • Experiencia con el lenguaje R (funciones estadísticas esenciales, generación de gráficos con R, importación de datos).
  • Conocimiento básico sobre minería de datos. Mostraremos. Hablaremos de modelos, pero con énfasis en su aplicación con R.

 

REQUISITOS TÉCNICOS:

  • La última versión disponible de R: https://cran.r-project.org
  • La última versión disponible de Microsoft R Open: https://mran.microsoft.com/download/
  • R Studio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ (opcional)

 

​​​​​​​INFORMACIÓN IMPORTANTE:

  • Si has participado en uno de nuestros cursos anteriormente, antes de pagar comunícate con nosotros a través de nuestro correo learning@metricarts.com y evaluar si puedes acceder a un 25% de descuento. Lo mismo en caso de requerir facturar el costo del mismo (factura exenta de IVA).
  • Para cancelar el curso por medio de factura (exenta) escríbenos a learning@metricarts.com

 

Nota: La realización del curso está sujeta al cumplimiento de cuota mínima de asistencia, la cual puede variar de acuerdo al curso en cuestión.

 

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Speaker

Miguel Jorquera
Data Science en Metric Arts

Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile, Licenciado en Matemática Pontificia Universidad Católica de Chile, Profesor de Ed. Media Pontificia Universidad Católica de Chile. Actualmente desempeña el rol de Data Scientist en Metric Arts, desarrollando modelos de ML y visualización de datos. También ha realizado docencia en el diplomado Tarapacá Intelligence (proyecto a cargo de la PUC y UAP), en el área de Data Mining.

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