Curso Programación en R

Curso Programación en R

Domina el lenguaje de los datos. Conviértete en el analista que las empresas necesitan.

Curso impartido por:

Cursos de MasterD Educación Profesional
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Dirigido a: Este curso está diseñado para mentes curiosas que ven en los datos la respuesta a los grandes desafíos empresariales. Si te apasiona descubrir patrones ocultos, transformar números en estrategias y buscas una habilidad con una demanda creciente en sectores como finanzas, salud, marketing o investigación, este es tu lenguaje. Es ideal para científicos de datos, analistas, estadísticos, investigadores y cualquier profesional que quiera tomar decisiones basadas en datos, no en suposiciones.

Requisitos: No se requieren conocimientos previos en programación. El curso comienza desde cero, por lo que solo necesitas motivación, una mente analítica y las ganas de sumergirte en el apasionante mundo de la ciencia de datos.

Para qué te prepara: El objetivo es convertirte en un profesional capaz de utilizar R para el análisis estadístico, la visualización de datos y la creación de modelos predictivos. Aprenderás a manejar RStudio, realizar análisis descriptivos e inferenciales, y comunicar resultados de forma efectiva. Al finalizar, podrás trabajar como Científico/a de Datos (Data Scientist), Analista de Datos, Analista Financiero, Consultor/a de Ciencia de Datos o Desarrollador/a de Software Estadístico, tanto en el sector tecnológico como en banca, salud, consultoría o investigación.

Certificado: Al finalizar el curso, recibirás una titulación propia de Programación en R por MasterD. Además, obtendrás la certificación oficial Scrum Manager en metodologías ágiles, un valor añadido que potencia tu empleabilidad en entornos tecnológicos modernos.

Contenido del curso Curso Programación en R

TEMARIO DEL CURSO

  1. Introducción a la programación

  2. Programación Avanzada

  3. Introducción a la ciencia de datos

  4. Introducción a R y Rstudio

  5. Estadística descriptiva y análisis estratificado de datos

  6. Comunicación de resultados

  7. Inferencia estadística

  8. Conceptos básicos de Aprendizaje Estadístico

  9. Regresión

  10. Clasificación

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