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1.ª Edición - Código 23117050

Microcredenciales FSE
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[REQUISITOS_TITULACION] => Si bien es cierto que el curso no tiene propiamente ningún requerimiento previo, se asume que el estudiante posee cierto manejo del programa estadístico R. [REQUISITOS_OTROS] => [ARG_VENTA] => Este curso tiene un doble objetivo. Por un lado, profundizar en la creación y optimización de funciones en R, con un enfoque en técnicas avanzadas y buenas prácticas. Por otro lado, desarrollar habilidades para construir cuadros de mando (dashboards) interactivos y efectivos usando Shiny, integrando diversas fuentes de datos y visualizaciones. Esta formación permitirá a los participantes aplicar sus conocimientos al análisis de datos y toma de decisiones en contextos reales. [ARG_VENTA2] => [AÑO_CURSO_DESC] => Curso 2023/2024 [MODALIDAD_EVALUACION] => La metodología de este curso avanzado de R y Shiny se basará en un enfoque práctico e interactivo, diseñado para maximizar el aprendizaje mediante la inmersión directa en la programación y el desarrollo desde el primer día. Cada sesión será presencial y estructurada alrededor de ejercicios prácticos y demostraciones en tiempo real. Los estudiantes trabajarán en sus propios ordenadores, siguiendo paso a paso las instrucciones y el código proyectado por el profesor desde su pantalla, lo que facilitará el aprendizaje activo y permitirá a los participantes replicar y experimentar con el código en tiempo real. La participación activa será un componente clave, animando a los estudiantes a plantear dudas y compartir soluciones, fomentando así un ambiente de aprendizaje colaborativo. Este enfoque garantiza que los conceptos teóricos se entiendan a través de su aplicación práctica, permitiendo a los estudiantes ver el impacto de su código de manera inmediata y comprender mejor las funcionalidades de R y Shiny. La evaluación del curso será cualitativa, con una calificación final de APTO o NO APTO. Dicha evaluación se basará en la creación individual de un cuadro de mandos utilizando Shiny R, el cual deberá demostrar la competencia del estudiante en la aplicación de los conocimientos y habilidades adquiridos durante el curso. Este proyecto final permitirá a los estudiantes aplicar de manera integral lo aprendido, desde el análisis de datos hasta la presentación de los resultados de manera interactiva y visualmente atractiva, evaluando así su capacidad para desarrollar soluciones prácticas e innovadoras en contextos reales. [MODALIDAD_EVALUACION2] => [OBSERVACION_MATRICULA_1] => Precio general [OBSERVACION_MATRICULA_2] => [OBSERVACION_MATRICULA_3] => [SALIDA_PROFESIONAL] => El personal egresado de este plan formativo estará capacitado para desempeñar sus labores en áreas como análisis de negocios, consultoría estratégica y gestión de datos, entre otras. Estas competencias les permitirán no solo mejorar los procesos internos de las organizaciones, sino también tomar decisiones basadas en datos, proyectar tendencias de mercado y optimizar la visualización de los resultados económicos y/o empresariales. [CRITERIO_ADMISION] => La microcredencial en "R: Herramientas Avanzadas para Negocios" no presenta limitaciones específicas en cuanto a la admisión. Sin embargo, se priorizará la admisión a aquellos estudiantes universitarios que estén cursando grados relacionados con negocios, empresa o economía. Esto se debe a que el contenido del curso está especialmente diseñado para complementar y enriquecer los estudios en estas áreas, proporcionando herramientas prácticas y avanzadas que pueden ser directamente aplicadas en entornos empresariales y económicos. [CRITERIO_ADMISION2] => [CRITERIO_ADMISION3] => [FORMACION_APRENDIZAJE] => Los resultados esperados del aprendizaje de esta microcredencial universitaria son los siguientes: - Saber usar software específico para resumir, explorar y analizar datos. - Capacidad para sintetizar conjuntos de datos. - Desarrollo de habilidades avanzadas para crear visualizaciones de datos impactantes y comunicativas. - Competencia en la programación de funciones personalizadas en R para automatizar y optimizar procesos de análisis de datos. - Habilidad para diseñar y desplegar aplicaciones interactivas y dashboards utilizando Shiny R, permitiendo la visualización en tiempo real y la interacción con los datos analizados. - Preparación para aplicar metodologías estadísticas avanzadas en contextos empresariales, mejorando la toma de decisiones y la estrategia de negocio. - Fomento de un enfoque crítico y analítico para la resolución de problemas y la toma de decisiones basadas en evidencia dentro de la industria. 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Microcredencial Universitaria en R: herramientas avanzadas para negocios

Datos generales
+
 Programa
+
 Dirección
+
 Profesorado
+
 Metodología
+
 Acceso y Resultados de Aprendizaje
-

Requisitos de acceso

Si bien es cierto que el curso no tiene propiamente ningún requerimiento previo, se asume que el estudiante posee cierto manejo del programa estadístico R.

Criterios de admisión

La microcredencial en "R: Herramientas Avanzadas para Negocios" no presenta limitaciones específicas en cuanto a la admisión. Sin embargo, se priorizará la admisión a aquellos estudiantes universitarios que estén cursando grados relacionados con negocios, empresa o economía. Esto se debe a que el contenido del curso está especialmente diseñado para complementar y enriquecer los estudios en estas áreas, proporcionando herramientas prácticas y avanzadas que pueden ser directamente aplicadas en entornos empresariales y económicos.

Resultados de aprendizaje

Los resultados esperados del aprendizaje de esta microcredencial universitaria son los siguientes: - Saber usar software específico para resumir, explorar y analizar datos. - Capacidad para sintetizar conjuntos de datos. - Desarrollo de habilidades avanzadas para crear visualizaciones de datos impactantes y comunicativas. - Competencia en la programación de funciones personalizadas en R para automatizar y optimizar procesos de análisis de datos. - Habilidad para diseñar y desplegar aplicaciones interactivas y dashboards utilizando Shiny R, permitiendo la visualización en tiempo real y la interacción con los datos analizados. - Preparación para aplicar metodologías estadísticas avanzadas en contextos empresariales, mejorando la toma de decisiones y la estrategia de negocio. - Fomento de un enfoque crítico y analítico para la resolución de problemas y la toma de decisiones basadas en evidencia dentro de la industria.

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Responsable: Universitat de València. Edifici del Rectorat. Av. Blasco Ibáñez, 13. 46010-València.
Delegado de Protección de Datos: D. Javier Plaza Penadés lopd@uv.es
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