El desglose de los datos y su análisis es parte fundamental del proceso que se lleva a cabo cuando se desarrolla una solución de inteligencia empresarial. Es por esto que utilizamos R, una herramienta para el trabajo con la data.
R es un entorno de programación libre que se utiliza para el procesamiento y análisis estadístico de datos implementado en el lenguaje S de GNU, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes se emplean lenguajes como C, C++ o Fortran.
Inicialmente, R fue desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, en 1993, pero actualmente R es responsabilidad del R Development Core Team.
A continuación, enumeramos 6 razones por las cuales R es una excelente opción para procesar datos:
1. R es gratuito y tiene 6817 paquetes disponibles.
2. Es un programa avalado por una sólida comunidad científica que provee excelente documentación.
3. Es el software estadístico más utilizado en las universidades del mundo.
4. Estas son algunas de las grandes compañías que se han apoyado en R: SAP HANA, Tableau, Pentaho. Oracle también está integrando R a su plataforma.
5. Posee excelentes capacidades para procesar y analizar grandes volúmenes de datos con ayuda de herramientas como Hadoop y Spark.
6. Es compatible con equipos Mac, Windows y Linux.
¿Necesitas más razones para usar R? Es accesible, funcional y amplio, convirtiéndola en una herramienta imprenscindible para procesar la data que, posteriormente, nos dará las soluciones inteligentes que necesitamos.
R es un entorno de programación libre que se utiliza para el procesamiento y análisis estadístico de datos implementado en el lenguaje S de GNU, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes se emplean lenguajes como C, C++ o Fortran.
Inicialmente, R fue desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, en 1993, pero actualmente R es responsabilidad del R Development Core Team.
A continuación, enumeramos 6 razones por las cuales R es una excelente opción para procesar datos:
1. R es gratuito y tiene 6817 paquetes disponibles.
2. Es un programa avalado por una sólida comunidad científica que provee excelente documentación.
3. Es el software estadístico más utilizado en las universidades del mundo.
4. Estas son algunas de las grandes compañías que se han apoyado en R: SAP HANA, Tableau, Pentaho. Oracle también está integrando R a su plataforma.
5. Posee excelentes capacidades para procesar y analizar grandes volúmenes de datos con ayuda de herramientas como Hadoop y Spark.
6. Es compatible con equipos Mac, Windows y Linux.
¿Necesitas más razones para usar R? Es accesible, funcional y amplio, convirtiéndola en una herramienta imprenscindible para procesar la data que, posteriormente, nos dará las soluciones inteligentes que necesitamos.
Descripción del curso
En este curso se podrá conocer las diversas técnicas que ofrece la econometría para realizar análisis de variables. El curso presenta 3 niveles donde en primer lugar se ven los aspectos de la utilización de R, el análisis de variables microeconómicas y finalmente el estudio de datos que siguen una secuencia a través del tiempo.
Objetivos
■ Conocer las diversas aplicaciones de R para realizar análisis econométrico de una base de datos.
■ Realizar análisis y estimar modelos microeconométricos con las herramientas que ofrece este programa.
■ Desarrollar modelos y estimar pronósticos de series de tiempo con el lenguaje de programación de R.
En este curso se podrá conocer las diversas técnicas que ofrece la econometría para realizar análisis de variables. El curso presenta 3 niveles donde en primer lugar se ven los aspectos de la utilización de R, el análisis de variables microeconómicas y finalmente el estudio de datos que siguen una secuencia a través del tiempo.
Objetivos
■ Conocer las diversas aplicaciones de R para realizar análisis econométrico de una base de datos.
■ Realizar análisis y estimar modelos microeconométricos con las herramientas que ofrece este programa.
■ Desarrollar modelos y estimar pronósticos de series de tiempo con el lenguaje de programación de R.
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