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Cursos/Cursos de Big Data/Curso Scraping y Data Mining con R

Curso completo de Scraping y Data Mining con R

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Este curso ofrece una guía completa para el análisis de datos con R para crear herramientas de web scraping, procesar textos, recopilar información de diferentes fuentes y visualizar los datos.

Este curso es una oportunidad para los entusiastas de la ciencia de datos que quieren explorar el análisis de datos con R. Los alumnos adquirirán conocimientos para crear herramientas de web scraping, procesamiento de textos, recopilar información de diferentes fuentes y visualizar los datos.

Formación en Scraping y Data Mining con R bonificable para empresas

¿A quién va dirigido?

Desarrolladores con esperiencia en R, entusiastas de la ciencia de datos, que quieren explorar cómo funcionan las herramientas y librerías de Web Scrapping y técnicas de minería de datos.

Objetivos

Comprender la importancia de la ciencia de datos para el análisis de los datos
Aprender a recopilar datos de diferentes fuentes a través de las técnicas de Web Scrapping y minería de datos
Desarrollar habilidades para el manejo de librerías de R y herramientas para el análisis de datos
Comprender técnicas para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y minería de texto
Aprender a visualizar los datos para una fácil interpretación y toma de decisiones.

¿Qué vas a aprender?

Este curso ofrece una guía completa para el desarrollo de habilidades para el análisis de datos con R. Al finalizar el curso los alumnos van a conocer técnicas como web scraping, procesamiento de lenguaje natural, minería de texto y visualización de datos. Aprenderás a utlizar las librerías de R más potentes para el tratamiento de datos y así obtener una visión holística del análisis de datos con R. Este curso es una oportunidad para los entusiastas de la ciencia de datos que quieren explorar el análisis de datos con R. Los alumnos adquirirán conocimientos para crear herramientas de web scraping, procesamiento de textos, recopilar información de diferentes fuentes y visualizar los datos.

Requisitos

Experiencia previa desarrollando con R y conocimentos básicos de Machine Learning
Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
Tener instalados previamente en el equipo: R Studio, Git y Docker Desktop
Se recomienda tener experiencia dockerizando aplicaciones R

Temario del curso

tema 1

Introducción al Scraping y Data Mining con R

Entendiendo las Diferencias entre Scraping y Data Mining
R como Lenguaje de Elección para Scraping y Data Mining
Consideraciones Éticas y Legales en Scraping y Data Mining
Requisitos Previos y Configuración del Entorno

tema 2

Fundamentos de la Biblioteca rvest

Navegación y Búsqueda en Documentos HTML con rvest
Extracción de Datos Estructurados desde Páginas Web con rvest
Manipulación y Modificación de Contenido HTML con rvest
Procesamiento de Datos con rvest

tema 3

Utilización Avanzada de Selectores en rvest

Extracción de Datos Anidados y Jerárquicos con rvest
Abordando Situaciones Específicas: Scraping de Tablas y Listas con rvest
Trabajo con Contenido Dinámico y AJAX en rvest
Resolución de Problemas Comunes con rvest

tema 4

Dominio de la Biblioteca rcrawler

Estructura de un Proyecto rcrawler
Creación y Configuración de Web Scraping con rcrawler
Extracción de Datos con rcrawler
Almacenamiento y Exportación de Datos Scraped con rcrawler

tema 5

Gestión de Cookies y Sesiones en Scraping con R

Simulación de Navegación Automatizada en Sitios Web con R
Evitar el Bloqueo y la Detección de Scrapers con R
Implementación de Scraping Eficiente en Grandes Volúmenes de Datos con R
Técnicas para eludir la Protección de Bots con R

tema 6

Utilización de Proxies y Capas de IP en R

Desafíos y Soluciones para Sitios Web con CAPTCHA en R
Scraping de Sitios Web con Autenticación y Sesiones Seguras en R
Prácticas para el Scraping Responsable con R
Cumplimiento de Políticas de Scraping Ético en R

tema 7

Introducción a Data Mining con R

Selección y Preparación de Datos para Minería con R
Limpieza y Transformación de Datos en R
Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con R
Visualización de Datos y Comunicación de Resultados con R

tema 8

Uso de Bibliotecas de Minería de Datos en R

Modelado de Datos con dplyr y caret en R
Implementación de Algoritmos de Aprendizaje Automático con R
Evaluación de Modelos y Optimización de Parámetros con R
Creación de Pipelines de Minería de Datos con R

tema 9

Minería de Texto y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con R

Análisis de Sentimientos y Clasificación de Texto con R
Extracción de Entidades y Temas Relevantes con R
Agrupación de Texto y Tendencias de Palabras Clave con R
Aplicaciones Avanzadas de NLP en Data Mining con R

tema 10

Minería de Datos en Redes Sociales y Plataformas en Línea con R

Extracción y Análisis de Datos de Redes Sociales con R
Detección de Comportamientos Anómalos y Fraudes en Línea con R
Visualización de Redes y Análisis de Comunidades con R
Desafíos Éticos y de Privacidad en la Minería de Datos en Línea con R

tema 11

Integración de Fuentes de Datos Externos con R

Conexión a Bases de Datos y Servicios Web con R
Extracción y Fusión de Datos de Múltiples Fuentes con R
Automatización de la Actualización de Datos con R
Prácticas de Almacenamiento y Recuperación Eficientes con R

tema 12

Técnicas de Procesamiento Paralelo y Distribuido con R

Escalabilidad y Rendimiento en Minería de Datos con R
Aplicación de Técnicas de Big Data con R
Uso de Frameworks y Bibliotecas para Procesamiento en Paralelo con R
Casos de Uso de Data Mining en Grandes Conjuntos de Datos con R

tema 13

Evaluación y Despliegue de Modelos de Minería con R

Validación y Evaluación de Modelos de Machine Learning con R
Implementación de Modelos en Producción con R
Automatización de Decisiones a partir de Datos con R
Estrategias de Despliegue y Mantenimiento Continuo con R

tema 14

Retos y Tendencias en Scraping y Data Mining con R

Aplicaciones y Avances Recientes en Scraping y Data Mining con R
Uso de Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales en Data Mining con R
Ética y Responsabilidad en la Minería de Datos con R
Futuro de Scraping y Data Mining con R

Testimonios de nuestros clientes

“Empecé a formarme recientemente con ellos y estoy muy sorprendido de la metodología y la calidad de los contenidos. He hecho varios cursos online con otros proveedores pero con ninguno he terminado tan satisfecho como con Imagina.”

“Mi empresa contrató un Aula Virtual Personalizada con Imagina, después de tener malas experiencias con otras academias y nos sorprendió la profesionalidad con la que trabajan. Hicimos 3 reuniones técnicas con Martín antes de empezar la formación y quedamos encantados con el resultado, sin duda repetiremos.”

Curso de Scraping y Data Mining con R bonificado para Empresas a través de FUNDAE

Somos entidad organizadora de FUNDAE, todas nuestras formaciones se pueden bonificar hasta el 100%, sujeto a vuestro crédito disponible y a cumplir con todos los requisitos de realización establecidos por la Fundación Estatal para el Empleo.

Si desconoces el funcionamiento de las bonificaciones, ofrecemos el servicio de gestión en FUNDAE, consúltanos cualquier duda que te surja.

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En Imagina llevamos más de 14 años ofreciendo formación para empresas, estamos especializados en el área técnica y de ofimática, adaptando nuestras formaciones a vuestras necesidades. Déjanos tus datos, y nos pondremos en contacto contigo para informarte sobre el curso que mejor se ajuste a lo que buscas. Cuéntanos tus necesidades y podremos asesorarte sobre la modalidad que mejor se adapte: Curso Online o Aula Virtual Personalizada