Si quieres aprender R, bien puedes matricularte en el curso que voy a impartir en KSchool. Es un programa de iniciación a R centrado en aquellos aspectos de R que más usan en la práctica diaria quienes trabajan con datos (y no son estadísticos duros). ¡Y ya vamos por la tercera edición!
Tendrá lugar durante el mes de junio (y un poco de julio). Son diez sesiones de tres horas. Los detalles están aquí.
Doy clase en algunos máster de ciencia de datos. Estos máster suelen concluir con la realización de algún proyecto completo.
Ya sabemos cómo funcionan estas cosas en el medio académico: se busca cualquier cosa, se masomenos resuelve y se archiva. Sin recorrido ni impacto.
A mí me interesa proponer proyectos que tengan cierta trascendencia. El año pasado invité aun alumno a construir un sistema de predicción de plazas de aparcamiento disponibles en el sistema de bicicletas púbico de Zaragoza (dado que los datos están disponibles). El paquete MicroDatosEs mejoró como subproducto de otro proyecto. Etc.
Efectivamente, esta tarde doy un curso de unas tres horas de introducción a la programación. Es gratuito y está abierto a quien quiera pasarse (hasta completar aforo). Será en las oficinas de KSchool de 18:30 a 21:00. Los interesados pueden escribir a elsa.duran en kschool punto com para reservar la plaza.
La sesión es un preámbulo a mi curso de R pero independiente del mismo. Está pensado para aquellos que no han programado apenas y que quieren tomarlo. Pero es de interés general y, reitero, independiente del antedicho curso.
Del 10 de noviembre al 17 de diciembre impartiré la segunda edición de mi Programa Profesional de Iniciación a R. Los detalles pueden consultarse en el enlace anterior.
Es la segunda edición. De la primera hablé aquí.
El programa es esencialmente el mismo: presentar y trabajar con aquellas herramientas que hacen de R una herramienta útil dentro de BBVA, Santander, Mapfre, etc. Para trascender Excel y, entre otros,
En el curso se tocarán (aunque sin profundizar) las herramientas para el análisis estadístico de datos con R (p.e., regresiones) y algunas técnicas de machine learning (p.e., árboles de decisión y random forests), pero no se trata de un curso de estadística.
En el Meetup de hoy me he enterado de que mis colegas de ASPgems están organizando un curso de Spark. Y no por colegas sino por competentes, lo divulgo por aquí.
La información al respecto, aquí.
Advertencia: El curso no es gratuito y ASPgems me ha invitado a dos cervezas a la salida del Meetup de hoy. Pero, tranquilos, mi precio no es ese.
Del 9 de junio al 9 de julio impartiré un curso de iniciación a R.
Se trata de una versión extendida de mi curso de introducción a R que, como novedad fundamental, pasa de 12 a 30 horas de duración. El programa, sin embargo, es esencialmente el mismo: aquello, todo ello y no más que aquello que de R podría usarse en Endesa, el Banco de Santander, Deloitte o el Ministerio de Sanidad.
Debido a la positiva acogida de la propuesta para organizar un curso de redes sociales con R… pues se va a hacer.
Se me ha propuesto organizar un curso, taller o similar de redes sociales y su análisis con R. De nuevo, presencial.
Mi propuesta —dado que soy lego en el asunto— es organizar un taller basado en este. Ahí va mi propuesta: en una serie de sesiones en MartinaCocina plantamos un proyector y una pizarra y entre todos vamos avanzando en el tutorial y resolviendo las dudas colaborativamente.
Por supuesto, el asunto no estaría planteado como clase unidireccional en el que alguien habla y explica y los demás asienten. Más bien, como un taller de pares que aprenden y que a la voz de ya estamos todos pasamos al siguiente asunto.
Voy a impartir un curso básico de R en Madrid. El curso es
Se trata de un curso de introducción a R desde cero en cuatro sesiones de tres horas los martes (24 de febrero y 3, 10 y 17 de marzo) de 18:00 a 21:00. El programa de las sesiones es:
Ya conté que participo (como profesor) en el Experto en Data Science de la U-tad. Voy a copiar aquí los ejercicios que propuse en la asignatura de preparación de datos con R. Por si alguien les quiere hincar el diente. En lo que sigue he eliminado algunos detalles que no vienen a cuento. He dejado el resto.
Son así:
Los ejercicios tienen que resolverse individualmente. No son sencillos: parte de ellos están inspirados en problemas prácticos reales. Por eso puedes ayudarte de cualquier tipo de instrumento (Google, blogs, libros, etc.) que estaría a tu alcance en tu trabajo. Eso sí, en las soluciones que envíes, indica los recursos que utilices y deja clara cuál es tu aportación en cada caso.
