Cursos

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,

• manipular datos como un pro,
• crear gráficos estadísticos complejos de calidad,
• crear informes automáticos que combinan análisis de datos, gráficos, texto, etc.,
• desarrollar plataformas interactivas de visualización y análisis de datos.

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.

• Cuándo: Los días 9 (jueves), 15 y 22 (miércoles ambos) de abril, de 18:00 a 20:30-21:00 horas.
• Lugar: Las cuevas de MartinaCocina (Cascorro 11, 28005 Madrid).
• Programa: Las partes 1-6 de este tutorial. Se completará en modo taller resolviendo por el camino las dudas que surjan y discutiendo los conceptos que aparecen en él. No tiene formato de clase magistral. Se espera la participación activa de los asistentes.
• Prerrequisitos: Cierto conocimiento de R es recomendable. Sospecho que no será provechoso para quienes, cuando menos, desconozcan los rudimentos de la programación (no necesariamente en R).
• Otras consideraciones: Las plazas son limitadas. Probablemente quede quien no pueda asistir. Por eso se espera de quienes obtengan una plaza un mínimo compromiso y seriedad, es decir, asistencia.
• Registro: Aquí. En unos días se cerrará el registro y, de exceder el aforo, se procederá a un sorteo para asignar las plazas; véase el punto anterior sobre la seriedad, el compromiso y la asistencia.

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

• presencial (no habrá vídeo, retransmisión en streaming ni similares),
• gratuito (aunque mira las letra pequeña del final)
• no reglado, por lo que no se experidirán certificados, ANECAs o papeles de ningún tipo.

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.

En julio anuncié en mi cuenta de Twitter (léase de abajo a arriba):

Ya está disponible.

Este verano, la Escuela Complutense de Verano ofrece el curso Big & open data: análisis y programación con R.

Lo anuncio por aquí por tres motivos:

• Por su interés intrínseco.
• Por si alguno de los lectores de estas páginas estuviese interesado.
• Porque yo participo/participaría en el programa contando cosas de lo más jugosas.

Los días 16 y 17 de junio tendrán lugar en Madrid las V Jornadas de la Enseñanza y Aprendizaje de la Estadística y la Investigación Operativa. Cosa de la que tal vez no hubiese llegado a tener constancia de no haber sido por la gentileza de la organización, que me ha invitado a impartir un taller introductorio al big data.

Serán cuatro horas y media en la mañana del 17 organizadas de la siguiente manera:

Los días 16 y 17 de junio de 2014, en Madrid, tendrán lugar las V Jornadas de la Enseñanza y Aprendizaje de la Estadística y la Investigación Operativa. Las organiza el Grupo de Enseñanza y Aprendizaje de la Estadística y la Investigación Operativa (GENAEIO) de la SEIO.

¿Por qué lo menciono? Pues porque estoy en el programa e igual alguien quiere acercarse a verme hablar de big data y similares. Aún no he cerrado los temas que quiero tratar en esas horas pero algunas ideas que me rondan la cabeza son:

Copio aquí el anuncio de un nuevo curso de análisis de datos (ómicos en este caso) con R:

Nos complace anunciaros que el CREAL organiza la segunda edición del “Curso de análisis de estadístico de datos ómicos” que va a celebrarse los días 8, 9 y 10 de abril de 2014. Adjunto Debajo podréis encontrar cómo hacer la inscripción que se llevará a cabo por estricto orden de petición y sólo será posible para los primeros 16 pre-inscritos.

Los profesores Hastie y Tibshirani, coautores de Elements of Statistical Learning, de muchas técnicas predictivas y, todo hay que decirlo, ídolos intelectuales míos, organizan un MOOC gratuito, Statistical Learning entre el 21 de enero y el 22 de marzo.

Si estás leyendo esto (es decir, si has aterrizado en mi bitácora), te interesa. Si no te apuntas, te aviso, te arrepentirás.

Dicho lo cual, yo estaré ahí. Y se cuenta que podrían organizarse grupos locales de participantes —p.e., en Madrid— para resolver dudas y problemas.