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Lenguaje R Avanzado
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Esta formación en Lenguaje R avanzado permite perfeccionar las competencias en programación, análisis de datos y desarrollo de soluciones avanzadas en entornos Data Science.
A lo largo del programa, los participantes aprenderán a utilizar Lenguaje R avanzado para desarrollar packages, optimizar código, automatizar pruebas y gestionar versiones, así como mejorar la eficiencia en el tratamiento y análisis de datos.
La formación está orientada a perfiles con experiencia previa en R que desean llevar sus habilidades a un nivel más profesional y estructurado.
Objetivos de la formación Lenguaje R avanzado
Al finalizar la formación será capaz de:
• Construir conjuntos de datos a partir de múltiples fuentes
• Manipular y transformar datos con funciones avanzadas
• Crear visualizaciones y gráficos en R
• Aplicar algoritmos estadísticos
• Desarrollar packages en R
• Optimizar y depurar código
• Gestionar versiones y automatizar pruebas
Programa de la formación Lenguaje R avanzado
Día 1 – Mañana
Introducción
• Por qué desarrollar packages en R
• Herramientas esenciales
• Escritura y ejecución de scripts
Ejercicios prácticos:
• Creación de un primer package
Desarrollo en R
• Estructura de un package
• Uso de devtools y RStudio
• Archivo DESCRIPTION
• Gestión de dependencias y NAMESPACE
• Código en R
• Documentación con roxygen2
• Uso del directorio «inst»
• Inclusión y documentación de datos
Ejercicios prácticos:
• Desarrollo completo de packages con documentación
Día 1 – Tarde
Pruebas en R
• Validación con R CMD check
• Pruebas unitarias con testthat
• Cobertura de código con codecov
Ejercicios prácticos:
• Creación y mejora de pruebas
• Análisis de cobertura
Día 2 – Mañana
Depuración y optimización
• Depuración en RStudio
• Identificación de cuellos de botella con profvis
• Optimización de código
• Buenas prácticas (evitar bucles for)
Ejercicios prácticos:
• Depuración y optimización de scripts
Día 2 – Tarde
Gestión de versiones y despliegue
• Introducción a Git y GitHub
• Integración con RStudio
• Comandos básicos: commit, pull, push
• Integración continua (Travis-CI, AppVeyor)
• Pruebas de rendimiento
Ejercicios prácticos:
• Publicación de un package en CRAN
Metodología de la formación Lenguaje R avanzado
• Formación presencial o aula virtual
• Métodos demostrativo, interrogativo y activo
• Ejercicios prácticos avanzados
• Casos reales de desarrollo y análisis
Evaluación de la formación Lenguaje R avanzado
• Durante la formación: ejercicios prácticos
• Al final: cuestionario de autoevaluación
Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.
La formación es impartida por un experto en Lenguaje R, Data Science y desarrollo de software, con experiencia en análisis avanzado y creación de soluciones analíticas.
Cuenta con experiencia en desarrollo de packages, optimización de código y proyectos de analítica avanzada con R.
Su enfoque es práctico y orientado a la aplicación real en entornos profesionales.
Objetivos
Objetivos de la formación Lenguaje R avanzado
Al finalizar la formación será capaz de:
• Construir conjuntos de datos a partir de múltiples fuentes
• Manipular y transformar datos con funciones avanzadas
• Crear visualizaciones y gráficos en R
• Aplicar algoritmos estadísticos
• Desarrollar packages en R
• Optimizar y depurar código
• Gestionar versiones y automatizar pruebas
Duración
Programa
Programa de la formación Lenguaje R avanzado
Día 1 – Mañana
Introducción
• Por qué desarrollar packages en R
• Herramientas esenciales
• Escritura y ejecución de scripts
Ejercicios prácticos:
• Creación de un primer package
Desarrollo en R
• Estructura de un package
• Uso de devtools y RStudio
• Archivo DESCRIPTION
• Gestión de dependencias y NAMESPACE
• Código en R
• Documentación con roxygen2
• Uso del directorio «inst»
• Inclusión y documentación de datos
Ejercicios prácticos:
• Desarrollo completo de packages con documentación
Día 1 – Tarde
Pruebas en R
• Validación con R CMD check
• Pruebas unitarias con testthat
• Cobertura de código con codecov
Ejercicios prácticos:
• Creación y mejora de pruebas
• Análisis de cobertura
Día 2 – Mañana
Depuración y optimización
• Depuración en RStudio
• Identificación de cuellos de botella con profvis
• Optimización de código
• Buenas prácticas (evitar bucles for)
Ejercicios prácticos:
• Depuración y optimización de scripts
Día 2 – Tarde
Gestión de versiones y despliegue
• Introducción a Git y GitHub
• Integración con RStudio
• Comandos básicos: commit, pull, push
• Integración continua (Travis-CI, AppVeyor)
• Pruebas de rendimiento
Ejercicios prácticos:
• Publicación de un package en CRAN
Metodología
Metodología de la formación Lenguaje R avanzado
• Formación presencial o aula virtual
• Métodos demostrativo, interrogativo y activo
• Ejercicios prácticos avanzados
• Casos reales de desarrollo y análisis
Evaluación de la formación Lenguaje R avanzado
• Durante la formación: ejercicios prácticos
• Al final: cuestionario de autoevaluación
Bonificación Fundae
Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.
Formador
La formación es impartida por un experto en Lenguaje R, Data Science y desarrollo de software, con experiencia en análisis avanzado y creación de soluciones analíticas.
Cuenta con experiencia en desarrollo de packages, optimización de código y proyectos de analítica avanzada con R.
Su enfoque es práctico y orientado a la aplicación real en entornos profesionales.








