COURSE PREVIEWAbout this course
La ciencia de datos es un área que hoy ofrece herramientas analíticas muy poderosas a las organizaciones; aquellas que han incorporado estas prácticas rápidamente han podido obtener ventajas competitivas y tomar mejores decisiones con la información que obtienen. Ante las características actuales de sociedades generadoras de millones de datos, dominar adecuadamente el análisis de datos es una necesidad para cualquier organización.
Este curso brinda una introducción al lenguaje R para el análisis de datos con un enfoque práctico desde el inicio. Los ejemplos y actividades son fácilmente relacionables a las tareas que un analista realiza de forma regular, tales como manipular datos y presentar gráficas o resúmenes.
Al finalizar este curso podrás aplicar en tu organización o de manera personal las herramientas brindadas en él y al mismo tiempo, estarás preparado para cursos más avanzados de R.
Lo que aprenderás
Creación de un ambiente de trabajo para R con R Studio
Clasificación y manipulación de datos desde una visión de ciencia de datos
Realizar gráficas de manera muy versátil y sencilla
Programación básica en el lenguaje R
Si tomas decisiones en tu empresa o deseas involucrarte en la ciencia de datos y el uso de tecnologías computacionales, este curso es para ti.
El análisis multivariado es muy importante y único, al tomar en cuenta al mismo tiempo las diferentes variables a las que está sujeta una entidad, la cual puede ser numérica o categórica, es decir, podemos analizar tanto datos que representan propiedades físicas o químicas, como datos que que son indicadores de una situación o estado.
What you'll learn
- Aprenderás a utilizar vectores, matrices y dataframes.
- Aprenderás a usar estructuras de control de flujo (for, if else, while y mucho más).
- Aprenderás a crear funciones.
- Aprenderás a manejar archivos (leer, exportar y mucho más).
- Aprenderás a crear y personalizar gráficos.
- Introducción al análisis exploratorio.
- Dataframes y limpieza de datos.
- Gráficos avanzados.
- Regresión Lineal múltiple.
- Series de tiempo.
Before you begin
- No se necesita experiencia en el lenguaje R.
Who this is for
- Estudiantes que deseen aprender un software estadístico.
- Profesionistas que se dedican al análisis de datos.
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