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Duración: 6 semanas Horas de curso: 96 horas |
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Destinatarios: Para quien desee aprender a programar en R, o simplemente utilizarlo en sus labores profesionales, este curso les dará el conocimiento necesario para hacerlo.
Modalidad: A distancia.
Requisitos: Se utiliza software de distribución libre y gratuita.
Este curso no requiere conocimientos previos de R. Se parte de cero y se construye conocimiento hasta un nivel intermedio avanzado. R no es un lenguaje difícil de aprender pero de todos modos requiere incorporar una cantidad importante de conceptos y de comandos propios de un lenguaje complejo.
Descripción general del curso:
R es el lenguaje ideal para trabajar en análisis y modelado estadístico. La compacidad de código y la versatilidad para procesar datos numéricos y categóricos son virtudes que lo colocan por sobre otros lenguajes en ese campo de aplicación. Por este motivo, aprender a programar en R es el primer paso hacia la Ciencia de Datos, un universo de aplicaciones en continua expansión. Para muchos empleos, programar en R agrega valor a sus antecedentes profesionales. R también opera en otros campos, como web scraping y análisis de datos espaciales, de lo cual se dan ejemplos hacia el final de este curso, pero en estos hay competencia.
Programación en R les enseñará a desarrollar sus propios scripts. Para ello se apoya en numerosos ejemplos, y especialmente en ejercicios de codificación que les invitan a ser protagonistas, ayudados por escuetas guías. De este modo, en seis semanas aprenderán programar en R.
Adicionalmente, un conjunto de scripts aplicados a problemas reales y detalladamente comentados, les guiará hacia un nivel intermedio alto de conocimiento de R, al tiempo que les impartirá las buenas prácticas de programación.
Un último módulo presenta una breve introducción a la aplicación de R en el manejo de datos espaciales, que podrá servir para encaminarles en ese tema.
Programa del curso
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Primera Parte Conceptos fundamentales |
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Segunda Parte Aplicaciones |
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Dinámica de la cursada:
Este curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales.
Duración: Seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas.
Descripción general del curso:
Python y Excel son dos potentes programas para el procesamiento de datos. Aunque sus prestaciones se superponen, las diferencias son marcadas. Excel tiene a su favor mil millones de usuarios, 100 veces más que Python, lo cual hace que la difusión de informes en formato de planilla Excel sea lugar común (SENACEA, 2021). Como contrapeso a esta popularidad, Excel tiene limitaciones en el volumen de datos que puede procesar, en aspectos de seguridad informática y, sobre todo, en que la ejecución de tareas repetitivas es tarea engorrosa (CambridgeSpark, Abril, 2022).
Python, por su parte, supera a Excel en poder de cálculo, capacidad de gestión de datos, seguridad cibernética, y recursos gráficos, en parte gracias a miles de bibliotecas asociadas. Python opera con scripts que pueden ser reutilizados indefinidamente en tareas reiterativas, como consolidación de planillas, homogeneización de datos y compilación de informes, entre otras.
Este curso se basa en la premisa de que la simbiosis entre Python y Excel es de beneficio mutuo. El usuario de Excel se beneficia al incorporar recursos de Python para automatizar muchas tareas y mejorar las presentaciones, sin dejar de usar Excel. El usuario de Python se beneficia al aprender a manipular datos en planillas Excel y multiplicar la potencial audiencia difundiendo los resultados por Excel, una plataforma de fácil acceso y enorme aceptación.
En este curso se ve cómo combinar Excel y Python. En breve, se ve cómo transferir información de Excel a Python, procesarla en Python y devolver los resultados a Excel en un formato adecuado para la difusión. Se trabaja con dos bibliotecas de Python: pandas y openpyxl
ChatGPT:
Se incorpora ChatGPT para consultas generales y para ayuda con la codificación. La primera clase da ejemplos sobre el modo de uso y de posibles aplicaciones en el curso.
Modalidad
El curso es fuertemente práctico e incluye videos complementados con scripts en cuadernos Jupyter.
Quienes deseen un certificado con calificación numérica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso.
Habrá una clase sincrónica en horario a convenir, para brindar orientación y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal.
Destinatarios:
Si usted es usuario de Excel y sabe/sospecha que Python puede ayudarle a automatizar tareas y fortalecer la capacidad de cálculo y gráfica de Excel, entonces este curso le será útil. Si usted es desarrollador de Python y sabe/sospecha que Excel le puede ampliar por un factor de diez la llegada a potenciales clientes gracias a la facilidad de uso, la plataforma interactiva y la enorme difusión que tiene Excel, entonces este curso le será útil. No se trata de remplazar un programa por otro. Se trata de combinarlos para crear un recurso mucho más potente.
Nivel y requisitos
El nivel del curso es básico a intermedio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programacion en general
Requerimientos de computación:
Python es un programa de acceso libre y gratuito. Es poco exigente en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.
ChatGPT: modo de uso y aplicaciones
Instalación de los programas empleados
Conformación del entorno de trabajo
Bases de datos utilizadas
Python y Excel: los programas
Presentación de Python
Biblioteca openpyxl
Biblioteca pandas
Preparación de informes y miscelánea