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La ciencia de datos incluye varios campos, como matemáticas, conocimiento empresarial, herramientas, procesos y técnicas de aprendizaje automático. Una combinación de todos estos campos nos ayuda a descubrir las visiones o diseños a partir de datos sin procesar que pueden ser de gran utilidad en la formación de grandes decisiones empresariales.

Como científico de datos, tu función es inspeccionar qué preguntas quieren respuesta y dónde encontrar los datos relacionados. Un científico de datos debe tener conocimientos empresariales y servicios analíticos. También es necesario tener la habilidad de extraer, limpiar y presentar datos.

Las empresas utilizan científicos de datos para obtener, administrar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados.

R es un lenguaje dominante que se utiliza ampliamente para el análisis de datos y el cálculo estadístico. Fue desarrollado a principios de los 90. R es un software de código abierto. R no tiene restricciones y es flexible porque es un software de código abierto. Las líneas abiertas de R le permiten incorporarse con otras aplicaciones y sistemas.

Los productos blandos de código abierto tienen un alto estándar de calidad, ya que varias personas los utilizan e iteran sobre ellos. Como lenguaje de programación, R ofrece objetos, operadores y funciones que permiten a los empleadores descubrir, modelar y visualizar datos. La ciencia de datos con R tiene muchas posibilidades en el mundo comercial.

Open R es el lenguaje de código abierto más utilizado en análisis. Desde iniciativas menores hasta grandes, todas las demás empresas prefieren R sobre los otros lenguajes de programación.

Ciencia de datos con R

Aprenda ciencia de datos usando R desde cero. Desarrolle su carrera como científico de datos. Explore los métodos knitr, buzz dataset y adv


Te puede interesar también:

¿Para quién es este curso?

  • Científicos de datos
  • Cualquiera que aspire a una carrera en ciencia de datos y aprendizaje automático
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Programadores R
  • Principiantes y principiantes que deseen comenzar su carrera en programación R y ciencia de datos
  • Analistas de datos y profesionales avanzados de análisis de datos
  • Desarrolladores e ingenieros de software
  • Científicos de datos sénior
  • Directores de tecnología (CTO)
  • Estadísticos e investigadores en ciencia de datos
  • Ingenieros de datos
  • Análisis de programadores de R
  • Analistas de datos senior – R, Programación Python
  • Ingenieros de ciencia de datos

Requisitos

  • ¡Entusiasmo y determinación por dejar tu huella en el mundo!

Lo que aprenderás

  • Ciencia de datos usando programación R
  • Conviértete en un científico de datos
  • Ruta de aprendizaje de ciencia de datos
  • Cómo aprender ciencia de datos
  • Recopilación y gestión de datos
  • Implementación y mantenimiento de modelos
  • Establecer expectativas
  • Cargando datos en R
  • Exploración de datos en ciencia de datos y aprendizaje automático
  • Explorando datos usando R
  • Beneficios de la limpieza de datos
  • Validación cruzada en R
  • Transformación de datos
  • Métodos de modelado
  • Resolver problemas de clasificación
  • Trabajar sin objetivos conocidos
  • Evaluación de modelos
  • Matriz de confusión
  • Introducción a la regresión lineal
  • Regresión lineal en R
  • Regresión simple y múltiple
  • Regresión lineal y logística
  • Soporta máquinas vectoriales (SVM) en R
  • Métodos no supervisados
  • Agrupación en la ciencia de datos
  • Algoritmo de K-medias en R
  • Agrupación jerárquica
  • Análisis de la cesta de mercado
  • MBA y minería de reglas de asociación
  • Implementación de MBA
  • Aprendizaje de reglas de asociación
  • Algoritmo de árbol de decisión
  • Explorando métodos avanzados
  • Usar métodos de kernel
  • Documentación e implementación

Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.

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