ANALYTICS Y MINERÍA DE DATOS
El curso de Analytics y Minería de Datos está orientado a brindar conocimientos introductorios de análisis estadístico en conjunto de programación científica en R para analizar problemas de diferente naturaleza. Este curso cubre el proceso de análisis de datos partiendo …
El curso de Analytics y Minería de Datos está orientado a brindar conocimientos introductorios de análisis estadístico en conjunto de programación científica en R para analizar problemas de diferente naturaleza. Este curso cubre el proceso de análisis de datos partiendo desde la comprensión de los datos, análisis exploratorio y tópicos avanzados como modelos de predicción, clasificación, agrupamiento y asociación.
Entregables:
- Presentaciones y material en digital.
- Certificado de participación (85 % de asistencia) o de aprobación (nota mínima, 13)
- Asesoría gratuita vía email a toda consulta y/o comentarios del participante.
10% de dscto. a partir de 2 participantes y ex alumnos.
Escriba a capacitacion@adiestra.pe indicando sus datos, medio de contacto y el curso al que desea acceder.
Puede realizar su matrícula depositando en nuestra cuenta:
GRUPO CORPORATIVO ADIESTRA SAC
RUC: 20546385745
Cta. Cte. BCP Soles: 191-1966941-0-89
Código CCI BCP Soles: 00219100196694108956
Informes e inscripciones:
Lima – Perú central celular (511) 953821717
capacitacion@adiestra.pe
TEMARIO
ANALYTICS Y MINERÍA DE DATOS
- Introducción al R y RStudio
- Tipos de datos y objetos en R
- Importar y exportar datos
- Operaciones matriciales
- Subsetting
- Documentación
- Análisis Univariado y Bivariado
- Detección de outliers
- Gráficos y características
- Visualización de datos con ggplot2
- Análisis de Componentes Principales
- Análisis Factorial
- Regresión Lineal
- Regresión Lineal Múltiple
- Conceptos claves de distancia y similitud
- Análisis Cluster Jerárquico
- Método del vecino más cercano
- Método de Ward
- Análisis Cluster No Jerárquico o de Particionamiento
- K-Medias
- Clustering Basado en Modelos
- Regresión Logística
- Árbol de Decisión
- Máquina Vectores de Soporte
- Naive Bayes
- Modelos de boosting y bagging
- Evaluación del Modelo
- Sobreajuste
- Validación Cruzada
- Curva ROC y Área Bajo la Curva
- Market Basket Analysis
- Conceptos de Soporte y Confianza
Preguntas Frecuentes
Course Features
- Duration 30 horas
- Activities TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN
- Time 03-03-2026
- Day of week Martes y jueves de 7:00pm a 10:00pm
Caracteristicas
- Leer datos sin procesar y procesados en R.
- Realizar el Análisis Exploratorio de sus Datos.
- Realizar la Visualización de sus Datos a través de gráficos estadísticos y variantes en R.
- Realizar estimaciones y predicciones de parámetros de interés.
- Emplear técnicas avanzadas como modelos de predicción, clasificación, agrupamiento y asociación en la solución de diferentes problemas de interés.
Audiencia objetivo
- Gerentes-Directores.Ejecutivos-Jefes de las áreas de TI
- Otras áres relacionados con el negocio como: Marketing-Ventas-Finanzas-Administración.
- Todos aquellos interesados en conocer de analytics y minería de datos para la toma de decisiones. Entregables:






