Programación con SAS, R y Python

FUNDAMENTOS DE LOS LENGUAJES Y ENTORNOS

• Introducción a SAS, R y Python: similitudes y diferencias.
• Instalación y entornos de programación (SAS Studio / RStudio / Jupyter Notebooks).
• Estructuras básicas de programación.
• Funciones y librerías/paquetes encada lenguaje.
• Ejercicios introductorios en paralelo con los tres lenguajes.

PROCESAMIENTO DE DATOS

• Importación y exportación de datos(CSV, Excel, bases relacionales).
• Manipulación de datos.
• Comparación SQL vs procedimientos en SAS,  R y Python.
• Ejercicios prácticos con datasets pequeños.

ESTADISTICA BÁSICA Y FUNDAMENTOS DE BIG DATA

• Estadística descriptiva con SAS, R y Python.
• Visualización inicial de datos estadísticos.
• Fundamentos teóricos de Big Data.
• Hands-on: análisis comparativo con un dataset de tamaño medio.

VISUALIZACIÓN Y REPORTING

• Creación de gráficos básicos.
• Creación de reportes básicos encada lenguaje.
• Automatización de rutinas (macrosen SAS, funciones en R y Python).
• Ejercicios: construir un reporte comparativo con tablas y gráficos.

INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

• Conceptos clave de ML: entrenamiento, validación, métricas.
• Modelos básicos en los tres lenguajes.
• Ejemplo práctico de predicción usando el mismo dataset en SAS, R y Python.
• Comparación de resultados y discusión de ventajas y limitaciones.
• Cierre del curso: integración de SAS, R y Python en flujos de trabajo analíticos.