Los científicos de datos combinan técnicas de ciencia de la computación y la estadística, como el aprendizaje automático (machine learning), la inteligencia artificial, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje estadístico, los modelos de probabilidad y la visualización, para administrar, analizar e interpretar datos.
Con toda esta información, el profesional de Ciencia de Datos puede descubrir tendencias, predecir el futuro y anticiparlo.
Para ello, puede desempeñarse como analista de ciencia de datos, analista de computación científica o en el rubro del Applied Machine Learning.
Hoy, la big data mueve al mundo. Los datos se han convertido en el commodity más valorado por las empresas. Las organizaciones dedicadas al Marketing, Finanzas, Recursos Humanos y muchos otros campos necesitan de profesionales que sepan manejar grandes cantidades de datos y herramientas de análisis.
Por ello, el mercado laboral en la ciencia de datos está en auge: empresas de todo rubro necesitan de científicos de datos que puedan crear modelos capaces de predecir lo que ocurrirá en su sector.
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Ciencia de datos para todos los publicos
Analizando datos de redes sociales con R
¿Para quién es este curso?
- Personas que tienen interés por Microsoft Excel, SPSS, Power BI, Python u otras herramientas de análisis de datos
- Personas con poca o ninguna experiencia con ciencia de datos y programación
- Personas que tengan interés por areas como marketing, redes sociales, periodismo, comunicación, estadística, programación o por el conocimiento científico en general
Requisitos
- No hay requisitos
Lo que aprenderás
- Aprenderás que es el R, el Rstudio, el Rstudio cloud y como instalarlos y configurarlos
- Aprenderás que es el ciclo de la ciencia de datos y como importar, transformar, calcular métricas y visualizar datos de Twitter con R
- Vas a desarrollar su visión analítica, creando hipótesis sobre los datos de las redes sociales y probando esas hipótesis con R y conceptos de ciencia de datos
- Vas a aprender las principales librerías de R para análisis de datos: tidyverse, lubridate, ggplot2, data-table, etc
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.
La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 26 de octubre, pero puede vencer en cualquier momento.
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