¿El curso de Dplyr se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso de Dplyr es bonificable a través de FUNDAE. Esto permite a las empresas reducir el coste del curso utilizando los créditos de formación disponibles. Además, si nosotros gestionamos la bonificación, se aplica un costo adicional del 10% más IVA, que también es bonificable en función de los créditos de FUNDAE.

¿En qué modalidades se imparten las clases del curso de Dplyr?

Las clases del curso de Dplyr se imparten mediante Aula Virtual Personalizada a través de Zoom. Esta modalidad ofrece la flexibilidad de recibir formación en directo desde cualquier ubicación, además de proporcionar acceso a grabaciones de las sesiones, lo que permite revisar los contenidos en cualquier momento.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Dplyr?

Al completar el curso de Dplyr, desarrollarás habilidades clave en el manejo y transformación de datos utilizando R. Aprenderás a realizar operaciones de filtrado, selección, y agrupación de datos, así como a implementar técnicas avanzadas de manipulación de datos para análisis complejos. Esto te capacitará para optimizar procesos de análisis y hacer uso eficiente de grandes volúmenes de datos.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Dplyr?

Para inscribirte en el curso de Dplyr, debes completar el formulario de inscripción disponible en nuestra página web. Asegúrate de proporcionar toda la información solicitada para que podamos procesar el registro de manera rápida y eficiente.

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Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.

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Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.

Sesiones en directo con consultor experto

Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.

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Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.

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Acelera los procesos de análisis con la integración de Dplyr dentro del ecosistema Tidyverse, optimizando la visualización y limpieza de datos mediante herramientas complementarias como ggplot2 y tidyr.

Potencia las habilidades de tu equipo en la manipulación de grandes datasets, reduciendo drásticamente los tiempos de procesamiento y mejorando el rendimiento con técnicas avanzadas de optimización y escalabilidad.

Capacita a tus analistas con una formación práctica y basada en casos reales, asegurando una rápida aplicación de los conocimientos adquiridos en proyectos corporativos y mejorando así la competitividad de tu empresa.

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Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Temario

¿Qué es Dplyr y por qué usarlo?
Instalación y configuración del entorno.
Relación de Dplyr con el ecosistema Tidyverse.
Conceptos fundamentales: tibble vs data.frame.
Primeros pasos con la función `select()`.
Operaciones básicas de filtrado de datos.
Exploración inicial con `glimpse()` y `summary()`.
Mejores prácticas al trabajar con Dplyr.
Diferencias entre base R y Dplyr en manipulación de datos.
Ejemplo práctico de manipulación básica de datos.

¿Qué es Dplyr y por qué usarlo?
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Conceptos fundamentales: tibble vs data.frame.
Primeros pasos con la función `select()`.
Operaciones básicas de filtrado de datos.
Exploración inicial con `glimpse()` y `summary()`.
Mejores prácticas al trabajar con Dplyr.
Diferencias entre base R y Dplyr en manipulación de datos.
Ejemplo práctico de manipulación básica de datos.

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Tema 1: Introducción a Dplyr

¿Qué es Dplyr y por qué usarlo?
Instalación y configuración del entorno.
Relación de Dplyr con el ecosistema Tidyverse.
Conceptos fundamentales: tibble vs data.frame.
Primeros pasos con la función `select()`.
Operaciones básicas de filtrado de datos.
Exploración inicial con `glimpse()` y `summary()`.
Mejores prácticas al trabajar con Dplyr.
Diferencias entre base R y Dplyr en manipulación de datos.
Ejemplo práctico de manipulación básica de datos.

Tema 2: Operaciones Básicas con Dplyr

Uso de la función `filter()` para seleccionar datos.
Selección de columnas con `select()`.
Ordenación de datos mediante `arrange()`.
Creación de nuevas variables con `mutate()`.
Resumen de datos con `summarise()`.
Uso de `group_by()` para agrupación.
Aplicación de múltiples funciones en un solo pipeline.
Exploración de datos con pipelines.
Práctica: combinación de múltiples verbos en una sola consulta.
Comparación con métodos tradicionales de manipulación.

Tema 3: Uso Avanzado de Filtrado y Selección

Filtrado con múltiples condiciones lógicas.
Filtrado basado en patrones con `str_detect()`.
Selección condicional de columnas.
Uso de select_helpers (`starts_with()`, `ends_with()`, `contains()`).
Aplicación de filtros con funciones de agregación.
Filtrado basado en valores nulos o ausentes.
Práctica: análisis de datos categóricos con filtrado avanzado.
Diferencias de rendimiento con distintos enfoques de filtrado.
Optimización del rendimiento en operaciones de selección.
Comparación entre métodos de filtrado en Dplyr y SQL.

Tema 4: Agrupación y Resumen de Datos

Introducción a la agrupación con `group_by()`.
Uso de `summarise()` para cálculos agregados.
Aplicación de múltiples funciones de resumen.
Agrupación por múltiples variables.
Manejo de datos desagrupados con `ungroup()`.
Casos de uso prácticos de análisis de tendencias.
Agregaciones personalizadas mediante funciones propias.
Evaluación del rendimiento en grandes volúmenes de datos.
Optimización con agrupaciones complejas.
Práctica: análisis de ventas por categoría y región.

Tema 5: Transformación de Datos con Mutate

Creación de columnas derivadas con `mutate()`.
Aplicación de funciones matemáticas en columnas.
Uso de condicionales dentro de `mutate()`.
Aplicación de funciones de string a columnas.
Trabajando con fechas y horas en Dplyr.
Normalización de datos con técnicas avanzadas.
Comparación de resultados antes y después de transformación.
Evaluación de rendimiento en grandes datasets.
Práctica: preparación de datos para modelos predictivos.
Resolución de problemas comunes con `mutate()`.

Tema 6: Combinación de Datos con Join

Introducción a las funciones `left_join()`, `right_join()`, `inner_join()`, `full_join()`.
Casos de uso para cada tipo de join.
Combinación de múltiples datasets en un pipeline.
Evaluación de duplicados y resolución de conflictos.
Diferencias entre `join` y `merge` en R base.
Práctica: consolidación de datos de múltiples fuentes.
Optimización del rendimiento en joins grandes.
Uso de claves primarias y secundarias en joins.
Buenas prácticas para garantizar integridad de datos.
Aplicación de joins con múltiples condiciones.

Tema 7: Manejo de Datos Complejos

Normalización de datos categóricos.
Manejo de datos faltantes y valores atípicos.
Estrategias para manejar datos altamente dimensionales.
Reshape de datos con `pivot_longer()` y `pivot_wider()`.
Análisis de datos desbalanceados.
Optimización de estructuras de datos para análisis.
Exploración de métodos de imputación de datos faltantes.
Uso de expresiones regulares en transformación de datos.
Práctica: preparación de datos para modelos de machine learning.
Evaluación de impacto de transformaciones en los datos.

Tema 8: Integración de Dplyr con Otras Herramientas

Integración con ggplot2 para visualización.
Combinación con tidyr para limpieza de datos.
Uso con readr para importar grandes volúmenes de datos.
Exportación de resultados a Excel y CSV.
Aplicación de Dplyr en pipelines de datos.
Automatización de flujos de trabajo con scripts en R.
Interoperabilidad con bases de datos SQL.
Práctica: flujo de trabajo de análisis de datos completo.
Evaluación del impacto de integración en proyectos empresariales.
Mejores prácticas para integrar múltiples herramientas.

Tema 9: Optimización y Rendimiento

Evaluación del rendimiento de Dplyr vs R base.
Uso eficiente de memoria en operaciones con grandes datasets.
Técnicas de optimización en pipelines de Dplyr.
Evaluación de tiempos de ejecución en diferentes escenarios.
Práctica de optimización con datos reales.
Estrategias para reducir carga computacional.
Implementación de soluciones paralelas.
Casos de uso de optimización en entornos de producción.
Comparación de rendimiento con otros paquetes de R.
Recomendaciones finales para mejorar eficiencia.

Tema 10: Técnicas Avanzadas de Dplyr

Uso de programación funcional con Dplyr.
Aplicación de programación no estándar (NSE).
Automatización de flujos con expresiones complejas.
Desarrollo de funciones personalizadas.
Manejo eficiente de estructuras jerárquicas.
Integración con APIs para procesamiento de datos.
Implementación de flujos iterativos.
Práctica: pipeline avanzado de análisis de datos.
Evaluación de impacto de técnicas avanzadas.
Recomendaciones finales para el uso avanzado de Dplyr.

Tema 11: Tidy Evaluation en Dplyr

Introducción a la evaluación perezosa en R.
Uso de `quo()` y `enquo()` para capturar expresiones.
Aplicación de `!!` y `!!!` en funciones Dplyr.
Automatización de análisis con programación no estándar.
Resolución de problemas comunes en tidy evaluation.
Comparación con programación tradicional en R.
Práctica: creación de funciones genéricas reutilizables.
Evaluación del impacto de tidy evaluation en eficiencia.
Mejores prácticas para evitar errores comunes.
Integración con otros paquetes del ecosistema Tidyverse.

Tema 12: Análisis Exploratorio de Datos con Dplyr

Uso de funciones de resumen rápido.
Exploración de distribución de variables.
Identificación de patrones en grandes volúmenes de datos.
Detección de valores atípicos con funciones de agregación.
Aplicación de transformaciones para análisis exploratorio.
Combinación de Dplyr con visualización exploratoria.
Comparación de tendencias con agrupaciones.
Práctica: exploración inicial de un dataset financiero.
Evaluación de datos mediante estadísticas descriptivas.
Recomendaciones para un análisis exploratorio eficiente.

Tema 13: Operaciones de Ventana en Dplyr

Introducción a operaciones de ventana en R.
Uso de `lag()` y `lead()` para análisis temporal.
Cálculo de medias móviles y acumulados.
Implementación de ranking con `min_rank()`.
Aplicaciones de funciones de ventana en series temporales.
Práctica: detección de tendencias en ventas.
Comparación entre Dplyr y SQL para operaciones de ventana.
Optimización de cálculos acumulativos.
Integración con modelos de pronóstico.
Mejores prácticas para realizar análisis temporal.

Tema 14: Análisis de Series Temporales con Dplyr

Preparación de datos temporales.
Aplicación de operaciones de agrupación por fecha.
Análisis de estacionalidad y tendencias.
Filtrado de datos temporales por periodos específicos.
Creación de métricas temporales personalizadas.
Aplicación de Dplyr en la manipulación de timestamps.
Práctica: análisis de datos de sensores IoT.
Visualización de series temporales con ggplot2.
Evaluación del impacto de transformaciones temporales.
Recomendaciones para optimizar análisis temporal.

Tema 15: Trabajo con Datos Jerárquicos

Introducción a estructuras jerárquicas en Dplyr.
Manipulación de datos anidados con `nest()` y `unnest()`.
Aplicación de funciones dentro de listas anidadas.
Exploración de estructuras complejas de datos.
Práctica: análisis de datos de clientes anidados.
Evaluación de datos jerárquicos con agregaciones.
Integración con modelos de machine learning.
Optimización del almacenamiento de datos anidados.
Documentación y mejores prácticas.
Comparación con estructuras planas.

Tema 16: Transformación de Datos para Machine Learning

Preparación de datos para modelos predictivos.
Aplicación de normalización y estandarización de variables.
Codificación de variables categóricas con Dplyr.
Tratamiento de valores atípicos y nulos.
Combinación de múltiples fuentes de datos.
Optimización de pipelines de datos para modelos ML.
Práctica: transformación de datos para regresión.
Evaluación de calidad de datos.
Integración con librerías de modelado como caret.
Mejores prácticas en preparación de datos.

Tema 17: Escalabilidad y Procesamiento de Grandes Volúmenes

Introducción a estrategias de escalabilidad.
Uso de Dplyr con bases de datos SQL para análisis de grandes volúmenes.
Implementación de estrategias de particionamiento de datos.
Procesamiento paralelo con Dplyr.
Casos de uso en entornos empresariales.
Práctica: optimización de queries en SQL con Dplyr.
Evaluación de rendimiento con herramientas de profiling.
Comparación entre procesamiento local y distribuido.
Mejores prácticas para trabajar con datos masivos.
Consideraciones de hardware y optimización.

Tema 18: Integración de Dplyr con APIs Web

Consumo de APIs web en R con Dplyr.
Extracción y transformación de datos de APIs REST.
Manipulación de datos JSON con Dplyr.
Automatización de procesos de extracción y carga.
Práctica: análisis de datos de redes sociales.
Optimización de llamadas a APIs.
Validación y limpieza de datos obtenidos de APIs.
Evaluación del rendimiento en la integración de APIs.
Mejores prácticas para evitar problemas de rendimiento.
Documentación y gestión de credenciales seguras.

Tema 19: Aplicación de Dplyr en Reportes Automáticos

Generación de reportes con RMarkdown y Dplyr.
Automatización de informes de análisis de datos.
Personalización de reportes con plantillas predefinidas.
Programación de reportes automatizados en entornos empresariales.
Integración con herramientas de visualización.
Práctica: creación de reportes financieros dinámicos.
Optimización del tiempo de generación de reportes.
Comparación entre reportes manuales y automatizados.
Evaluación del impacto de reportes automáticos en la toma de decisiones.
Mejores prácticas para reportes eficientes.

Tema 20: Proyecto Final: Análisis de Datos Completo con Dplyr

Definición del alcance del proyecto.
Recopilación y exploración de datos.
Aplicación de transformación de datos compleja.
Análisis de series temporales y métricas clave.
Visualización de resultados y generación de reportes.
Implementación de técnicas avanzadas de Dplyr.
Evaluación del impacto de los datos en decisiones empresariales.
Presentación de hallazgos y recomendaciones.
Optimización de flujo de trabajo y escalabilidad.
Reflexión sobre mejores prácticas y aprendizajes clave.

Perfiles profesionales

Pensado para quienes deben dominar Dplyr en su día a día

Analistas de Datos

Necesitan mejorar la eficiencia en la manipulación de datos y optimizar procesos analíticos empresariales.

Científicos de Datos

Deben realizar análisis complejos y buscan herramientas efectivas para el procesamiento de grandes datos.

Equipos de BI (Business Intelligence)

Requieren habilidades avanzadas en R para transformar datos en insights valiosos para la toma de decisiones empresariales.

Estadistas

Buscan potenciar su capacidad de análisis mediante técnicas avanzadas de manipulación de datos en R.

Ingenieros de Datos

Necesitan fortalecer su capacidad para manipular, filtrar y transformar grandes volúmenes de datos empresariales.

Consultores de Datos

Requieren dominar herramientas que les permitan ofrecer soluciones efectivas en proyectos de análisis y transformación de datos.

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