Modalidad: Virtual
Experiencia del instructor:
Ingeniero Matemático Profesional con sólida formación en Matemática Aplicada, Finanzas, Actuaría y Administración de Empresas. Sus principales destrezas y habilidades se destacan en la minería de datos, análisis de grandes volúmenes de datos (big data), estadística y el análisis financiero. Cuenta con una experiencia laboral de más de 10 años, desempeñados en el sector de la Educación, Seguros, y el Gobierno.
Resumen:
Objetivo General:
Producir gráficos de alto nivel utilizando la librería de R ggplot2.
Metodología y Evaluación El curso se basa en realizar varios ejemplos y entender la teoría detrás de los mismos, de modo que el estudiante adquiera independencia para el manejo de la librería ggplo2
La metodología para este curso será basada en pequeños talleres donde se examinará diversos ejemplos, después de cada clase se dejará un pequeño reto al estudiante que consiste en la elaboración de un gráfico de alto nivel con lo estudiado en cada una.
Requisitos Previos:
• Manejo básico de Excel
• Ofimática básica
Características del curso:
• El curso tendrá una duración de 20 horas con actividades prácticas de laboratorio teniendo cada estudiante su propio equipo para trabajar.
• Se proveerá material audiovisual para el aprendizaje por parte del docente.
• El estudiante entregará avances del trabajo que realiza a través de la plataforma de educación virtual.
Competencias a Desarrollar:
• Análisis
• Abstracción
• Creatividad para desarrollo de visualizaciones interactivas
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Tema 1. Introducción
▪ Exploración de datos
▪ Gramática de ggplot2
▪ Geometrías
Tema 2. Estetica
▪ Diferentes opciones: Color, forma y tamaño
▪ Atributos
▪ Ejercicios prácticos
Tema 3. Geometrias
▪ Gráficos de dispersión
▪ Histogramas
▪ Gráficos de barra
▪ Gráficos de línea
▪ Caso de Uso: Pirámide poblacional
Tema 4. Temas
▪ Leyendas
▪ Gráficos de alta calidad para publicaciones.
Tema 5. Seguridad en IoT
▪ Introducción y objetivos
▪ Amenazas, vulnerabilidades y factores de riesgo
▪ Arquitectura de seguridad para IIoT
▪ Casos de estudio reales de seguridad en IIoT
▪ Referencias bibliográficas