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Desembarcando en R

Offered By: Udemy

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R Programming Courses Data Science Courses Data Analysis Courses Machine Learning Courses RStudio Courses Tidyverse Courses Data Manipulation Courses Exploratory Data Analysis Courses Random Forests Courses dplyr Courses

Course Description

Overview

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

What you'll learn:
  • 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)

Actualización!Este curso migra con una 2da edición con más material a: EscuelaDeDatosVivos.AI :D


Bienvenid@s!

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.


>Si hay algo que no se entiende, o pensás que se puede mejorar, mandame un mensaje y lo tendré en cuenta para agregar como anexo. Es el primer curso online que hago, y estoy aprendiendo a mejorar :)


Este curso es solo el primer paso en su formación como Cientific@s de Datos.



Taught by

Pablo Casas

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