Auto-reproducción
Autocompletar
Clase Previa
Completar y continuar
Analizando Big Data con R (Técnicas y Frameworks)
Análisis y Visualización de Datos
Materiales del Curso
1.1 Cargando librerías y archivos en R (17:35)
1.2 Analizando los Datos - Parte I (13:33)
1.3 Analizando los Datos - Parte II (20:34)
1.4 Analizando los Datos - Parte III (25:30)
1.5 Visualización de la composición de los datos - Parte I (23:27)
1.6 Visualización de la composición de los datos - Parte II (17:21)
1.7 Distribución de frecuencia (25:11)
1.8 Tarea práctica (2:07)
Técnicas para la Visualización de Datos
2.1 Ejecución de Script (6:10)
2.2 Gráfico Multinivel con librería Trelliscope - Parte I (22:32)
2.3 Gráfico Multinivel con librería Trelliscope - Parte II (26:18)
2.4 Análisis RFM y Clusterización (18:13)
2.5 Normalizando datos utilizando logaritmo (19:08)
Procesamiento de Datos
3.1 Procesamiento escalado de datos (16:49)
3.2 Pruebas de rendimiento (9:59)
3.3 Ordenamiento de datos en R (10:03)
3.4 Prueba de lectura en disco (13:49)
3.5 Carga de Datos en R (17:20)
3.6 Creando archivo Big Matrix en R (7:44)
3.7 Conociendo a Big Matrix (14:38)
Conociendo Big Matrix y usando librerías
4.1 Prueba de conexión Spark (4:37)
4.2 Generando y ejecutando archivo big matrix (22:35)
4.3 Cómo usar el big matrix (22:50)
4.4 Utilizando librería Bigtabulate (18:48)
4.5 Aplicando funciones para los datos - Parte I (20:17)
4.6 Aplicando funciones para los datos - Parte II (7:27)
4.7 Utilizando librería purrr (19:39)
4.8 Utilizando las librerías tidyr y ggplot (11:35)
4.9 Aplicando librería FF (8:31)
4.10 Tarea práctica (3:17)
4.11 Ejemplo del objeto big matrix (7:15)
Escenarios de Procesamiento Paralelo en R
5.1 Procesamiento Paralelo (27:29)
5.2 Escenarios de Procesamiento Paralelo - Parte I (19:16)
5.3 Escenarios de Procesamiento Paralelo - Parte II (27:15)
5.4 Escenarios de Procesamiento Paralelo - Parte III (5:08)
Conociendo a Spark
6.1 Ejemplo de Paralelismo (14:30)
6.2 Procesamiento Spark en R (11:06)
6.3 Cargar datos en Spark (18:40)
6.4 Ejemplos de modelos de machine learning con Spark (22:18)
6.5 Instrucciones adicionales de Spark (16:26)
6.6 Simular un proyecto (5:47)
SQL Server y R
7.1 Conectarse a SQL Server (17:57)
7.2 Usando la Librería ODBC (9:32)
7.3 Limpieza y transformación de Datos - Parte I (22:28)
7.4 Limpieza y transformación de Datos - Parte II (19:14)
7.5 Ejecutando Vista en SQL Server (17:53)
7.6 Carga de datos en R (16:18)
7.7 Ejemplos de presentación de proyectos (26:06)
5.2 Escenarios de Procesamiento Paralelo - Parte I
Contenidos de Clase bloqueados
Si ya está inscrito,
necesitarás loguearte
.
Suscribirse en el Curso para Desbloquear