ANALISIS DE DATOS Y MODELOS PREDICTIVOS CON R STUDIO

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Modulo I

INTRODUCCIÓN A R Y R STUDIO

Instalación y configuración de R y R Studio.
Exploración de la interfaz y conceptos básicos del lenguaje.
Importación de datos desde CSV, Excel, SQL y otras fuentes

Modulo II

MANIPULACIÓN DE DATOS CON DPLYR Y TIDYR

Transformación de datos: Filtrado, agrupamiento y ordenamiento.
Limpieza de datos: Funciones clave de tidyr.
Creación de pipelines: Flujos de trabajo eficientes con dplyr y tidyr.

Modulo III

ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON R

Estadística descriptiva: Cálculo de medidas de tendencia central y dispersión.
Pruebas de hipótesis: t-test, ANOVA, Chi-cuadrado.
Análisis de correlación y regresión lineal.

Modulo IV

VISUALIZACIÓN DE DATOS CON GGPLOT2

Gráficos básicos: Barras, líneas, dispersión.
Personalización avanzada: Temas, escalas y tendencias.
Análisis comparativo: Visualización de tendencias y patrones.

Modulo V

MODELADO PREDICTIVO CON R

Modelos predictivos: Regresión lineal y logística.
Machine learning: K-Means, Random Forest.
Evaluación de modelos: Métricas de rendimiento y validación cruzada.

Modulo VI

AUTOMATIZACIÓN DE REPORTES CON R MARKDOWN

Creación de reportes dinámicos: Visualizaciones y análisis integrados.
Exportación: Generación de reportes en HTML, PDF y Word.
Casos prácticos: Automatización de reportes empresariales

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

INTRODUCCIÓN A R Y R STUDIO

Instalación y configuración de R y R Studio.
Exploración de la interfaz y conceptos básicos del lenguaje.
Importación de datos desde CSV, Excel, SQL y otras fuentes

Modulo II

MANIPULACIÓN DE DATOS CON DPLYR Y TIDYR

Transformación de datos: Filtrado, agrupamiento y ordenamiento.
Limpieza de datos: Funciones clave de tidyr.
Creación de pipelines: Flujos de trabajo eficientes con dplyr y tidyr.

Modulo III

ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON R

Estadística descriptiva: Cálculo de medidas de tendencia central y dispersión.
Pruebas de hipótesis: t-test, ANOVA, Chi-cuadrado.
Análisis de correlación y regresión lineal.

Modulo IV

VISUALIZACIÓN DE DATOS CON GGPLOT2

Gráficos básicos: Barras, líneas, dispersión.
Personalización avanzada: Temas, escalas y tendencias.
Análisis comparativo: Visualización de tendencias y patrones.

Modulo V

MODELADO PREDICTIVO CON R

Modelos predictivos: Regresión lineal y logística.
Machine learning: K-Means, Random Forest.
Evaluación de modelos: Métricas de rendimiento y validación cruzada.

Modulo VI

AUTOMATIZACIÓN DE REPORTES CON R MARKDOWN

Creación de reportes dinámicos: Visualizaciones y análisis integrados.
Exportación: Generación de reportes en HTML, PDF y Word.
Casos prácticos: Automatización de reportes empresariales

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."