Este curso busca hacer una breve introducción, a los temas centrales de Ciencia de Datos, orientado a personas que nunca vieron nada de R.

A lo largo de 11 laboratorios, y 17 videos (más un bonus track), se le plantea al estudiante distintos métodos y funciones, para poder abordar eficientemente los temas comunes como son:

  1. Carga de datos
  2. Análisis exploratorio de datos
  3. Preparación de datos
  4. Creación y validación de un modelo predictivo

Los paquetes que usaremos serán: tidyverse (con dplyr y ggplot2), funModeling, corrr, Hmisc y randomForest.

Todos los laboratorios cuentan con su sección de ejercicios (y su correspondiente resolución), punto clave para poder fijar los conocimientos vistos.

Es un curso pensado para terminar en 5-días, incluyendo la parte de ejercicios. No es indispensable terminarlos todos, pero si intentarlo. La práctica y el error es la mejor manera de aprender.

Desembarcando en R

Desembarca en R, pisando tierra firme! Con este curso práctico e introductorio de R para Ciencia de Datos

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¿Para quién es este curso?

  • Personas con conocimientos básicos en programación, con ganas de iniciarse en ciencia de datos
  • Esta planteado de manera genérica, tanto para investigadores como personas de negocio

Requisitos

  • Se recomienda algunos conocimientos básicos de programación

Lo que aprenderás

  • Nueva edición en: EscuelaDeDatosVivos. AI !
  • Uso de Rstudio (entorno de desarrollo)
  • Introducción al universo tidyverse y dplyr para análisis y preparación de datos
  • Introducción a crear un modelo machine learning (random forest)
  • Como cargar archivos txt/csv
  • Manejo de datos, filtrar y reemplazar valores (R base, filter y mutate)
  • Introducción al análisis exploratorio de datos (visual y numérico)
  • Introducción a gráficos con ggplot2
  • Ordenar y seleccionar columnas (arrange y select)
  • Identificar reemplazar valores nulos (NA)
  • Operadores aritméticos y lógicos
  • Agrupar y sumarizar datos (group_by y summarise)
  • Validar resultados del modelo con datos nuevos (curva gain)
  • Bonus track! (R Markdown)

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Curso gratis en Udemy

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Contenido Gratuito

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Aprendizaje

Pon en práctica todos tus conocimientos aprendidos. Realiza increíbles proyectos basados en el mundo real.

Limites

Debes tener en cuenta que todos los cursos gratuitos de Udemy son de máximo 2 horas y no incluyen un certificado.

Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.

Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:

Cursos gratuitos
  • Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
  • Contenido de vídeo en línea
  • Certificado de finalización
  • Preguntas y respuestas de los instructores
  • Mensaje directo para el instructor

Aunque los cursos son colocados de manera gratuita, es posible que el autor del curso pueda cambiarlos a modalidad de pago, por lo cual te recomendamos revisar muy bien las características del curso.

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