Comprender R es una de las habilidades valiosas necesarias para una carrera en aprendizaje automático. 

A continuación, se muestran algunas razones por las que debería aprender el aprendizaje automático en R

1. Es un lenguaje popular para el aprendizaje automático en las principales empresas de tecnología. Casi todos contratan científicos de datos que usan R. Facebook, por ejemplo, usa R para realizar análisis de comportamiento con los datos de las publicaciones de los usuarios. Google usa R para evaluar la efectividad de los anuncios y hacer pronósticos económicos. Y, por cierto, no se trata solo de empresas de tecnología: R se utiliza en empresas de análisis y consultoría, bancos y otras instituciones financieras, instituciones académicas y laboratorios de investigación, y prácticamente en todos los demás lugares donde se necesita analizar y visualizar datos.

2. Aprender los conceptos básicos de la ciencia de datos es posiblemente más fácil en R que en Python. R tiene una gran ventaja: se diseñó específicamente teniendo en cuenta la manipulación y el análisis de datos.

3. Paquetes asombrosos que te hacen la vida más fácil. En comparación con Python, R se diseñó teniendo en cuenta el análisis estadístico, tiene un ecosistema fantástico de paquetes y otros recursos que son excelentes para la ciencia de datos.

4. Comunidad sólida y en crecimiento de científicos de datos y estadísticos. A medida que el campo de la ciencia de datos se ha disparado, el uso de R y Python se ha disparado con él, convirtiéndose en uno de los lenguajes de más rápido crecimiento en el mundo (según lo medido por StackOverflow). Eso significa que es fácil encontrar respuestas a preguntas y orientación comunitaria a medida que avanza en proyectos en R.

5. Ponga otra herramienta en su caja de herramientas. Ningún idioma será la herramienta adecuada para cada trabajo. Al igual que Python, agregar R a su repertorio facilitará algunos proyectos y, por supuesto, también lo convertirá en un empleado más flexible y comercial cuando esté buscando trabajos en ciencia de datos.

Aprendizaje automático completo con R Studio – ML para 2021

Regresión lineal y logística, árboles de decisión, XGBoost, SVM y otros modelos de ML en lenguaje de programación R – R studio

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¿Para quién es este curso?

• Personas que siguen una carrera en ciencia de datos
• Profesionales que trabajan que comienzan su viaje de datos
• Estadísticos que necesitan más experiencia práctica

Requisitos

• Los estudiantes deberán instalar el software de estudio R y R, pero tenemos una lección separada para ayudarlo a instalar el mismo

Lo que aprenderás

• Aprenda a resolver problemas de la vida real utilizando técnicas de aprendizaje automático.
• Modelos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, KNN, etc.
• Modelos avanzados de aprendizaje automático como árboles de decisión, XGBoost, Random Forest, SVM, etc.
• Comprensión de los conceptos básicos de estadística y conceptos de Machine Learning.
• Cómo realizar operaciones estadísticas básicas y ejecutar modelos ML en R
• Conocimiento profundo de la recopilación de datos y el preprocesamiento de datos para el problema del aprendizaje automático
• Cómo convertir un problema empresarial en un problema de aprendizaje automático

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