Dominar el desarrollo de software en R
Construya mejores herramientas de ciencia de datos.
Certificado con validez SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 240 h
100% autodidacta
29 unidades
Nivel principiante
Modalidad
Así estudias: curso autodidacta
- Autodidacta y 100% en línea: contenido disponible 24/7.
- Avanzas a tu ritmo: la plataforma guarda tu progreso.
- Sin tutor ni clases en vivo: el curso está diseñado para estudiarse por tu cuenta.
- Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre para computación estadística y gráficos, ampliamente utilizado por analistas de datos, científicos de datos y estadísticos. Esta Specializations cubre el desarrollo de software R para construir herramientas de ciencia de datos. A medida que evoluciona el campo de la ciencia de datos, ha quedado claro que las habilidades de desarrollo de software son esenciales para producir y escalar resultados y productos útiles de la ciencia de datos. Esta Specializations le proporcionará una formación rigurosa en el lenguaje R, incluyendo las habilidades para manejar datos complejos, construir paquetes R y desarrollar visualizaciones de datos personalizadas. Conocerá bibliotecas R indispensables para la manipulación de datos, como tidyverse, y para la visualización de datos y gráficos, como ggplot2. Aprenderá prácticas modernas de desarrollo de software para construir herramientas que sean altamente reutilizables, modulares y adecuadas para su uso en un entorno basado en el trabajo en equipo o en una comunidad de desarrolladores. Esta Specializations está diseñada para servir tanto a los analistas de datos, que pueden querer familiarizarse más con las habilidades prácticas y fundamentales del software para su trabajo diario, como a los expertos en minería de datos y científicos de datos, que pueden querer utilizar R para escalar sus habilidades de desarrollo y programación, y avanzar en sus carreras como expertos en ciencia de datos.
- Construir paquetes R
- Visualización de datos y gráficos personalizados
- Manipulación y manejo de datos
- Producir y escalar productos de ciencia de datos
Habilidades que desarrollarás
Ggplot2
Documentación de software
Tecnología de código abierto
R (software)
Gráfica (gráficos)
Tidyverse (paquete de R)
Gestión de paquetes y software
Extracción de datos web
Manipulación de datos
Software de visualización de datos
Leaflet (software)
Programación en R
Visualización de datos
Preprocesamiento de datos
Pruebas unitarias
Limpieza de datos
Visualización interactiva de datos
Transformación de datos
Programación orientada a objetos (OOP)
Depuración
Temario
UNIDAD 1 - Lenguaje R básico · 28 leccionesEl entorno de programación R - UNIDAD 1 - Lenguaje R básico
UNIDAD 1 - Lenguaje R básico · 28 lecciones
El entorno de programación R - UNIDAD 1 - Lenguaje R básico
- Bienvenido al entorno de programación R
- Libro de texto del curso: Mastering Software Development in R
- Plan de estudios
- Asignación de remolinos
- Conjuntos de datos
- Introducción a la lección
- Evaluación
- Objetos
- Números
- Creación de vectores
- Mezclar objetos
- Coacción explícita
- Matrices
- Listas
- Factores
- Valores perdidos
- Marcos de datos
- Nombres
- Atributos
- Resumen
- La importancia de unos datos ordenados
- El "Tidyverse
- Lectura de datos tabulares con el paquete readr
- Lectura de datos basados en la web
- Archivos planos en línea
- Solicitud de datos a través de una API web
- Raspado de datos web
- Análisis sintáctico de datos JSON, XML o HTML
UNIDAD 2 - Lenguaje básico R: Opciones de lección · 2 leccionesEl entorno de programación R - UNIDAD 2 - Lenguaje básico R: Opciones de lección
UNIDAD 2 - Lenguaje básico R: Opciones de lección · 2 lecciones
El entorno de programación R - UNIDAD 2 - Lenguaje básico R: Opciones de lección
- Lecciones de remolino
- Lecciones de remolino
UNIDAD 3 - Manipulación de datos · 11 leccionesEl entorno de programación R - UNIDAD 3 - Manipulación de datos
UNIDAD 3 - Manipulación de datos · 11 lecciones
El entorno de programación R - UNIDAD 3 - Manipulación de datos
- Manipulación básica de datos
- Tuberías
- Resumir los datos
- Seleccionar y filtrar datos
- Añadir, cambiar o renombrar columnas
- Difusión y recopilación de datos
- Fusión de conjuntos de datos
- Trabajar con fechas, horas y husos horarios
- Conversión a una clase de fecha o fecha-hora
- Extracción de elementos de fecha y hora
- Trabajar con husos horarios
UNIDAD 4 - Manipulación de datos: Opciones de lección · 2 leccionesEl entorno de programación R - UNIDAD 4 - Manipulación de datos: Opciones de lección
UNIDAD 4 - Manipulación de datos: Opciones de lección · 2 lecciones
El entorno de programación R - UNIDAD 4 - Manipulación de datos: Opciones de lección
- Lecciones de remolino
- Lecciones de remolino
UNIDAD 5 - Procesamiento de textos, expresiones regulares y memoria física · 9 leccionesEl entorno de programación R - UNIDAD 5 - Procesamiento de textos, expresiones regulares y memoria física
UNIDAD 5 - Procesamiento de textos, expresiones regulares y memoria física · 9 lecciones
El entorno de programación R - UNIDAD 5 - Procesamiento de textos, expresiones regulares y memoria física
- Tratamiento de textos y expresiones regulares
- Funciones de manipulación de texto en R
- Expresiones regulares
- Funciones RegEx en R
- El paquete stringr
- Resumen
- El papel de la memoria física
- Cálculos retrospectivos
- Gestión de la memoria interna en R
UNIDAD 6 - Procesamiento de textos, expresiones regulares y memoria física: Opciones de lección · 2 leccionesEl entorno de programación R - UNIDAD 6 - Procesamiento de textos, expresiones regulares y memoria física: Opciones de lección
UNIDAD 6 - Procesamiento de textos, expresiones regulares y memoria física: Opciones de lección · 2 lecciones
El entorno de programación R - UNIDAD 6 - Procesamiento de textos, expresiones regulares y memoria física: Opciones de lección
- Lecciones de remolino
- Lecciones de remolino
UNIDAD 7 - Grandes conjuntos de datos · 8 leccionesEl entorno de programación R - UNIDAD 7 - Grandes conjuntos de datos
UNIDAD 7 - Grandes conjuntos de datos · 8 lecciones
El entorno de programación R - UNIDAD 7 - Grandes conjuntos de datos
- Trabajar con grandes conjuntos de datos
- Estrategias en memoria
- Estrategias fuera de memoria
- Diagnóstico de problemas
- Cómo salir de un atasco con Google
- Pedir ayuda
- Instrucciones del cuestionario
- Lectura y resumen de datos
UNIDAD 8 - Bienvenido a Programación avanzada en R · 4 leccionesProgramación avanzada en R - UNIDAD 8 - Bienvenido a Programación avanzada en R
UNIDAD 8 - Bienvenido a Programación avanzada en R · 4 lecciones
Programación avanzada en R - UNIDAD 8 - Bienvenido a Programación avanzada en R
- Bienvenido a Programación avanzada en R
- Plan de estudios
- Libro de texto del curso: Mastering Software Development in R
- remolino Asignaciones
UNIDAD 9 - Funciones · 17 leccionesProgramación avanzada en R - UNIDAD 9 - Funciones
UNIDAD 9 - Funciones · 17 lecciones
Programación avanzada en R - UNIDAD 9 - Funciones
- Visión general de las estructuras de control
- if-else
- para bucles
- Bucles for anidados
- siguiente, pausa
- Resumen
- Resumen de funciones
- Código
- Interfaz de funciones
- Valores por defecto
- Refactorización del código
- Comprobación de la dependencia
- Vectorización
- Comprobación de argumentos
- Paquete R
- ¿Cuándo debo escribir una función?
- Resumen
UNIDAD 10 - Funciones: Opciones de lección · 2 leccionesProgramación avanzada en R - UNIDAD 10 - Funciones: Opciones de lección
UNIDAD 10 - Funciones: Opciones de lección · 2 lecciones
Programación avanzada en R - UNIDAD 10 - Funciones: Opciones de lección
- Lección de remolino
- Lección de remolino
UNIDAD 11 - Programación funcional · 19 leccionesProgramación avanzada en R - UNIDAD 11 - Programación funcional
UNIDAD 11 - Programación funcional · 19 lecciones
Programación avanzada en R - UNIDAD 11 - Programación funcional
- ¿Qué es la programación funcional?
- Funciones básicas de la programación funcional
- Mapa
- Reduzca
- Busque en
- Filtrar
- Componga
- Aplicación parcial
- Efectos secundarios
- Recursión
- Resumen
- Expresiones
- Entornos
- Entornos de ejecución
- ¿Qué es un error?
- Generación de errores
- Cuándo generar errores o advertencias
- ¿Cómo deben tratarse los errores?
- Resumen
UNIDAD 12 - Programación funcional: Opciones de lección · 2 leccionesProgramación avanzada en R - UNIDAD 12 - Programación funcional: Opciones de lección
UNIDAD 12 - Programación funcional: Opciones de lección · 2 lecciones
Programación avanzada en R - UNIDAD 12 - Programación funcional: Opciones de lección
- Lección de remolino
- Lección de remolino
UNIDAD 13 - Depuración y perfilado · 16 leccionesProgramación avanzada en R - UNIDAD 13 - Depuración y perfilado
UNIDAD 13 - Depuración y perfilado · 16 lecciones
Programación avanzada en R - UNIDAD 13 - Depuración y perfilado
- Visión general de la depuración
- rastreo()
- Navegar por un entorno de funciones
- Funciones de seguimiento
- Uso de debug() y debugonce()
- recuperar()
- Reflexiones finales sobre la depuración
- Resumen
- Visión general de los perfiles
- microbenchmark
- profvis
- Más información
- Resumen
- Evaluación no estándar
- Resumen
- Depuración y perfilado
UNIDAD 14 - Programación orientada a objetos · 12 leccionesProgramación avanzada en R - UNIDAD 14 - Programación orientada a objetos
UNIDAD 14 - Programación orientada a objetos · 12 lecciones
Programación avanzada en R - UNIDAD 14 - Programación orientada a objetos
- Visión general de la OOP
- Principios de orientación a objetos
- S3
- S4
- Clases de referencia
- Resumen
- Visión general
- Reutilizar las estructuras de datos existentes
- Componer funciones simples con la tubería
- Adopte la programación funcional
- Diseño para humanos
- Programación funcional y orientada a objetos
UNIDAD 15 - Introducción a los paquetes R · 18 leccionesCreación de paquetes R - UNIDAD 15 - Introducción a los paquetes R
UNIDAD 15 - Introducción a los paquetes R · 18 lecciones
Creación de paquetes R - UNIDAD 15 - Introducción a los paquetes R
- Bienvenido a Building R Packages
- Antes de empezar
- Uso de Mac OS
- Uso de Windows
- Uso de Unix/Linux
- Paquetes R
- Estructura básica de un paquete R
- Archivo DESCRIPCIÓN
- Archivo NAMESPACE
- Notación de funciones del espacio de nombres
- Cargar y adjuntar un espacio de nombres de paquete
- El subdirectorio R
- El subdirectorio man
- Resumen
- El paquete devtools
- Creación de un paquete
- Otras funciones
- Paquete R y devtools
UNIDAD 16 - Documentación y pruebas · 15 leccionesCreación de paquetes R - UNIDAD 16 - Documentación y pruebas
UNIDAD 16 - Documentación y pruebas · 15 lecciones
Creación de paquetes R - UNIDAD 16 - Documentación y pruebas
- Documentación
- Viñetas y archivos README
- Knitr / Markdown
- Opciones comunes de knitr
- Archivos de ayuda y roxygen2
- Etiquetas comunes de roxygen2
- Visión general
- Datos para demostraciones
- Datos internos
- Paquetes de datos
- Resumen
- Introducción
- El paquete testthat
- Pasar las comprobaciones de CRAN
- Documentar el código
UNIDAD 17 - Licencias, control de versiones y diseño de software · 26 leccionesCreación de paquetes R - UNIDAD 17 - Licencias, control de versiones y diseño de software
UNIDAD 17 - Licencias, control de versiones y diseño de software · 26 lecciones
Creación de paquetes R - UNIDAD 17 - Licencias, control de versiones y diseño de software
- Visión general
- La Licencia Pública General
- La licencia MIT
- La licencia CC0
- Visión general
- Retribuir
- La ley de Linus
- Contratación
- Resumen
- Introducción
- git
- Inicializar un repositorio git
- Comprometiéndose
- Historial de navegación
- Vinculación del repositorio local al repositorio de GitHub
- Sincronización de RStudio y GitHub
- Cuestiones
- Solicitud de extracción
- Resolver conflictos de fusión
- Introducción
- La filosofía Unix
- Valores por defecto
- Poner nombre a las cosas
- Jugar bien con los demás
- Resumen
- Pruebas, GitHub y código abierto
UNIDAD 18 - Integración continua y desarrollo multiplataforma · 14 leccionesCreación de paquetes R - UNIDAD 18 - Integración continua y desarrollo multiplataforma
UNIDAD 18 - Integración continua y desarrollo multiplataforma · 14 lecciones
Creación de paquetes R - UNIDAD 18 - Integración continua y desarrollo multiplataforma
- Visión general
- Servicios web para la integración continua
- Uso de Travis
- Uso de AppVeyor
- Resumen
- Introducción
- Manejo de rutas
- Guardar archivos y rappdirs
- rappdirs
- Opciones y R de partida
- Instalación del paquete
- Atributos medioambientales
- Resumen
- Creación de un paquete R
UNIDAD 19 - Bienvenido a Creación de herramientas de visualización de datos · 3 leccionesCreación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 19 - Bienvenido a Creación de herramientas de visualización de datos
UNIDAD 19 - Bienvenido a Creación de herramientas de visualización de datos · 3 lecciones
Creación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 19 - Bienvenido a Creación de herramientas de visualización de datos
- Bienvenido a Creación de herramientas de visualización de datos
- Libro de texto: Mastering Software Development in R
- Plan de estudios
UNIDAD 20 - Trazado con ggplot2 · 14 leccionesCreación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 20 - Trazado con ggplot2
UNIDAD 20 - Trazado con ggplot2 · 14 lecciones
Creación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 20 - Trazado con ggplot2
- Introducción
- Inicializar un objeto ggplot
- Estética de la trama
- Creación de un gráfico ggplot básico
- Geoms
- Utilización de múltiples geoms
- Estética constante
- Ejemplo de parcelas
- Extensiones de ggplot2
- Introducción
- Directrices para unas buenas parcelas
- Escalas y color
- Para saber más
- Trazado con ggplot2
UNIDAD 21 - Cartografía y gráficos interactivos · 10 leccionesCreación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 21 - Cartografía y gráficos interactivos
UNIDAD 21 - Cartografía y gráficos interactivos · 10 lecciones
Creación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 21 - Cartografía y gráficos interactivos
- Introducción
- Conceptos básicos de la cartografía
- ggmap, API de Google Maps
- Cartografía de los condados y estados de EE.UU
- Cartografía más avanzada- Objetos espaciales
- Dónde encontrar más información sobre cartografía con R
- Visión general de htmlWidgets
- paquete plotly
- Crear su propio widget
- Cartografía y gráficos interactivos
UNIDAD 22 - El paquete grid · 8 leccionesCreación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 22 - El paquete grid
UNIDAD 22 - El paquete grid · 8 lecciones
Creación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 22 - El paquete grid
- Introducción
- Visión general de los gráficos de cuadrícula
- Grobs
- Viewports
- Sistemas de coordenadas de gráficos de cuadrícula
- El paquete gridExtra
- Dónde encontrar más información sobre gráficos de cuadrícula
- Conceptos básicos de los gráficos de cuadrícula
UNIDAD 23 - Construir nuevos elementos gráficos · 13 leccionesCreación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 23 - Construir nuevos elementos gráficos
UNIDAD 23 - Construir nuevos elementos gráficos · 13 lecciones
Creación de herramientas de visualización de datos - UNIDAD 23 - Construir nuevos elementos gráficos
- Introducción
- ¿Por qué crear un nuevo tema?
- Tema predeterminado
- Construir un nuevo tema
- Resumen
- Introducción
- Construir un geom
- Ejemplo: Una geomática de transparencia automática
- Construir una estadística
- Ejemplo: Intervalos de confianza normales
- Combinación de geomas y estadísticas
- Resumen
- Construir un nuevo geom
UNIDAD 24 - Obtener y limpiar los datos · 3 leccionesDominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 24 - Obtener y limpiar los datos
UNIDAD 24 - Obtener y limpiar los datos · 3 lecciones
Dominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 24 - Obtener y limpiar los datos
- Bienvenido al Proyecto Capstone
- Introducción
- Módulo 1: Obtener y limpiar los datos
UNIDAD 25 - Construir geomas · 1 leccionesDominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 25 - Construir geomas
UNIDAD 25 - Construir geomas · 1 lecciones
Dominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 25 - Construir geomas
- Módulo 2: Herramientas de visualización
UNIDAD 26 - Construir un mapa de folletos · 1 leccionesDominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 26 - Construir un mapa de folletos
UNIDAD 26 - Construir un mapa de folletos · 1 lecciones
Dominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 26 - Construir un mapa de folletos
- Módulo 3: Herramientas cartográficas
UNIDAD 27 - Documentación y envasado · 3 leccionesDominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 27 - Documentación y envasado
UNIDAD 27 - Documentación y envasado · 3 lecciones
Dominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 27 - Documentación y envasado
- Tareas de documentación y embalaje
- Pruebas
- Documentación, embalaje y pruebas
UNIDAD 28 - Implementación · 1 leccionesDominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 28 - Implementación
UNIDAD 28 - Implementación · 1 lecciones
Dominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 28 - Implementación
- GitHub y Travis
UNIDAD 29 - Evaluación final · 1 leccionesDominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 29 - Evaluación final
UNIDAD 29 - Evaluación final · 1 lecciones
Dominio del desarrollo de software en R Capstone - UNIDAD 29 - Evaluación final
- Evaluación de paquetes
Certificado oficial
Certificado con validez SEP: lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
29 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
12 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Certificado SEP incluido (sin costo). Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Johns Hopkins University.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 29 unidades · 265 lecciones · 240 h
- 12 meses de acceso
- 12 cuestionarios de evaluación
- Certificado SEP incluido (sin costo), emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Johns Hopkins University; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
¿El curso tiene validez SEP?
Sí, incluido sin costo. Al completar el curso recibes un certificado emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
¿El curso tiene tutor o clases en vivo?
No. Es un curso autodidacta: estudias por tu cuenta, a tu ritmo, sin tutor ni sesiones en vivo.
¿Cómo se evalúa?
Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
