Lenguaje R para Machine Learning: Introducción (copia)
Descripción
1. Unión de tablas:
a. Unión de tablas similares vertical y horizontalmente.
b. Enriquecimiento de una tabla con información de otra.
c. Selección de los elementos comunes de varias tablas.
d. Selección de los elementos comunes y no comunes de varias tablas.
2. Filtrado:
a. Filtrado simple con variables no numéricas.
b. Filtrado simple por variables numéricas.
c. Filtrado compuesto por variables numéricas y no numéricas simultáneamente.
d. Filtrado por la clase de las variables.
e. Filtrado por el número de elementos diferentes de una variable.
f. Eliminación de duplicados.
g. Filtrado por las variables de otra tabla.
h. Filtrado por las filas de otra tabla.
i. Filtrado por los elementos de otra tabla.
j. Valores únicos.
3. Tratamiento avanzado de datos:
a. Extracción de los elementos de una fecha.
b. Adición del día de la semana.
a. Unión de tablas similares vertical y horizontalmente.
b. Enriquecimiento de una tabla con información de otra.
c. Selección de los elementos comunes de varias tablas.
d. Selección de los elementos comunes y no comunes de varias tablas.
2. Filtrado:
a. Filtrado simple con variables no numéricas.
b. Filtrado simple por variables numéricas.
c. Filtrado compuesto por variables numéricas y no numéricas simultáneamente.
d. Filtrado por la clase de las variables.
e. Filtrado por el número de elementos diferentes de una variable.
f. Eliminación de duplicados.
g. Filtrado por las variables de otra tabla.
h. Filtrado por las filas de otra tabla.
i. Filtrado por los elementos de otra tabla.
j. Valores únicos.
3. Tratamiento avanzado de datos:
a. Extracción de los elementos de una fecha.
b. Adición del día de la semana.
Dirigido a
Este curso está dirigido a alumnos que dispongan de conocimientos y/o experiencia básica en programación R.
En el presente curso se profundizará en el manejo de los datos, tanto de distintas tablas como en una misma tabla, así como en la mejora de la calidad de los datos, análisis gráficos, transformaciones avanzadas de datos, de forma que los alumnos adquieran los conocimientos necesarios para lograr que sus datos constituyan un input valido para un sistema de Inteligencia Artificial.
R es uno de los principales lenguajes existentes hoy en día para la realización de procesos de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos. Sin embargo, para la realización de un proceso de análisis de datos es necesario realizar un correcto tratamiento de los datos para lograr que sean un input correcto para un sistema de Inteligencia Artificial.
En el presente curso se profundizará en el manejo de los datos, tanto de distintas tablas como en una misma tabla, así como en la mejora de la calidad de los datos, análisis gráficos, transformaciones avanzadas de datos, de forma que los alumnos adquieran los conocimientos necesarios para lograr que sus datos constituyan un input valido para un sistema de Inteligencia Artificial.
R es uno de los principales lenguajes existentes hoy en día para la realización de procesos de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos. Sin embargo, para la realización de un proceso de análisis de datos es necesario realizar un correcto tratamiento de los datos para lograr que sean un input correcto para un sistema de Inteligencia Artificial.
Requisitos del curso
Conocimeinto básico en Programación Python
Documentos
Información del curso
Curso
Fechasal., 2024.eko aza.ren 18a - og., 2024.eko aza.ren 28a
Duración (nº horas)30,0
Horario
De 9 a 14 horas, 5h/día, del 16 al 18 de Septiembre
FormatoPresencial-Virtual
Localización
Presencial-Virtual
IdiomaGaztelera
Plazas disponibles10/20
Titulaciónown:De asistencia propio de GAIA
Coste
Curso enmarcado en el Digital Tatent Hub. Gratuito para empresas socias de GAIA. Otro tipología de empresas pueden ponerse en contacto con dth-academy@gaia.es.
En caso de cancelar tu inscripción con mas de 4 días laborables de margen no aplicaremos ninguna penalización, en caso de no cumplir este margen estudiaremos aplicar el % correspondiente a tu no participación. No informar, y/o no presentarse a la formación supone un cargo de entre 150-300€.
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