CD306-Manipulación y Preparación de Datos
En este curso se presentarán los fundamentos del lenguaje R para el procesamiento de datos.
El énfasis principal del curso será examinar diversos componentes del lenguaje, como lo son funciones, expresiones, librerías, entre otros. Se le dará especial importancia al uso del lenguaje como herramienta de manipulación de información, como punto de partida para el desarrollo de aplicaciones de minería de datos. Para esto se utilizarán diversos paquetes en R para manipulación de datos, así como motores de bases de datos como SQLite y MySQL.
Objetivos
En este curso el estudiante será capaz de:
- Utilizar el lenguaje R como mecanismo de extracción de datos e información a partir de repositorios con grandes volúmenes de datos.
- Hacer uso correcto del lenguaje para construir consultas complejas que permitan manipular información de distintas tablas de datos simultáneamente.
- Entender el lenguaje R desde el punto de vista de teoría de conjuntos y lógica de predicados, permitiendo realizar operaciones usuales como lo son uniones, intersecciones, diferencias, entre otros.
- Utilizar SQLite y MySQL como motores de bases de datos basados en SQL.
- Importar información de un Administrador de base de datos SQL a R.
- Exportar resultados obtenidos en R a un Administrador de base de datos SQL.
Metodología
Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se dispondrán de las siguientes herramientas:
- Una vídeo conferencia semanal, las cuales quedarán grabadas en Zoom, para que los alumnos la puedan acceder en cualquier momento.
- Trabajos prácticos semanales.
- Foros para plantear dudas al tutor y compañeros.
- Aula virtual en Moodle.
Luego de este curso el estudiante será capaz de:
Desarrollar proyectos de Minería de Datos que involucren alta manipulación de datos utilizando el lenguaje R.
Evaluación
El curso se evalúa con 4 tareas, una por semana, cada tarea tiene un valor de 25 puntos. La nota mínima de aprobación es de 70.
Ph.D. Oldemar Rodríguez
Catedrático de la Universidad de Costa Rica, tiene un Ph.D. del UFR Matemáticas de la Decisión de la Universidad de París – PSL y un diploma postdoctoral de la Universidad de Stanford en California en “Data Mining and Applications”. En la Universidad de Costa Rica obtuvo su bachillerato y licenciatura en Matemática Pura y en el Instituto Tecnológico de Costa Rica se graduó como Máster en Ciencias de la Computación.
Profesores asistentes
César Vargas
Matemático
Jennifer Lobo