Temario de programa - Dirección de Educación Continua IBERO

Curso

Taller de Big Data: Una experiencia analítica a través de R.

EN COLABORACIÓN CON EL DEPARTAMENTO DE FÍSICA Y MATEMÁTICAS. Se dice que un analista de datos pasa un 80% del tiempo en el proceso de redimensionar, transformar, relacionar, limpiar, y consultar las bases de datos de un proyecto dado. El restante 20% se distribuye entre la modelación y la comunicación de los resultados. En este taller, exploraremos la potencia del lenguaje de cómputo estadístico y programación R para realizar estas tareas. Aprenderemos los fundamentos de las paqueterías básicas para el manejo de datos como dplyr y tidyr. Generaremos gráficos con el motor de ggplot2 y generaremos reportes básicos de análisis con Rmarkdown. Este taller brinda al participante un inicio rápido en el análisis de datos con R.

Profesor(a)
Dr. Nelson Omar Muriel Torrero

nelson.muriel@ibero.mx

Objetivos

Proporcionar una experiencia analítica a través de Cognos Analytics de IBM, así como aplicaciones en “R” para transformar grandes volúmenes de información (Big Data); producir reportes profesionales; observar, monitorear y comunicar mediante tableros dinámicos (dashboards); explorar y analizar los datos para descubrir relaciones e identificar patrones; crear presentaciones visuales siguiendo una narrativa temporal (stories) y ejecutar análisis de sentimientos; con el fin de comprender los datos de una organización para tomar decisiones efectivas.

Contenido Temático

Módulo 1

Taller de Big Data: Una experiencia analítica a través de R.

INTRODUCCIÓN a). ¿Qué es Big Data? b). Del Big Data a la Ciencia de Datos c). De la hoja de cálculo al trabajo en la nube d). Gapminder: Estadísticas animadas
IBM COGNOS ANALYTICS a). Creación de cuenta en Cognos Analytics y exploración de la plataforma b). Leer archivos en Excel y CSV c). Algunas fuentes de información para macro análisis
VISUALIZAR DESCUBRIMIENTOS EN LOS DATOS A TRAVÉS DE COGNOS ANALYTICS a). Producir reportes profesionales b). Construir tableros dinámicos (dashboards) c). Descubrir relaciones e identificar patrones en los datos d). Crear presentaciones siguiendo una narrativa
ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS EN “R” a). Un paseo por el software “R” b). Paquetería para Ciencia de Datos c). Caso práctico: El estado de ánimo de mi libro o la noticia del día d). Codificación en “R” e). Corpus del documento f). Palabras de opinión negativa
MINERÍA DE DATOS EN TWITTER PARA SENTIMENT ANALYSIS a). Creación de cuenta para desarrollador (API – Application Programming Interface) b). Paquetería para Twitter Mining c). Caso práctico: El estado de ánimo de los tuiteros respecto al “NAFTA”, “Roma”, “
COMUNICAR RESULTADOS PARA LA TOMA DE DECISIONES a). Resumen ejecutivo de un caso práctico b). Recomendaciones y conclusiones c). Retroalimentación

Informes

informesdec@ibero.mx
www.diplomados.ibero.mx

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