Lenguaje R Avanzado

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Lenguaje R Avanzado
28
Abr

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

2 días

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

2 días

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.

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