Curso completo de Estadística descriptiva - RStudio y Python
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Estadística descriptiva incluyendo el cálculo de estadísticos básicos o la elaboración de gráficos que ayudan a visualizar la información de los datos A utilizar R como herramienta básica de estadística y operaciones numéricas Técnicas del mundo de la estadística para luego seguir formándose con otros cursos de Big Data, Machine Learning, Data Science o Inteligencia Artificial Complementar la herramienta RStudio con ejemplos de Python para ser todo un genio en el análisis de datos estadísticos A quién va dirigido Estudiantes de ingenierías, matemáticas, informática o telecomunicaciones que quieran complementar sus asignaturas de estadística o inferencia con material adicional, ejemplos, ejercicios o casos prácticos. Desarrolladores que quieran empezar a utilizar R y RStudio por primera vez Futuros estudiantes de cursos de Machine Learning, Inteligencia Artificial, Data Science o futuros doctorandos para tener una base sólida de estadística, programación y análisis descriptivos de los datos. Desarrolladores que quieran conocer Python como herramienta para el análisis de datos Requisitos Este curso no presenta ningún requisito ya que todos los conocimientos que se imparten en el empiezan desde cero Tener un ordenador con cualquier sistema operativo instalado ya que todo lo que se aprenderá en el curso se aplicará de forma práctica con algoritmos programados en R Temario completo de este curso Contenido del curso Introducción Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor en Udemy La comunidad de Discord para aprender online No valores el curso hasta no llevar más contenido visualizado ¿Qué vamos a aprender en esta sección? ¿Qué es R y RStudio? Cómo instalar R y RStudio Si tienes problemas con Ubuntu El repositorio del curso Ficheros, Scripts y RMarkDowns Problemas con la generación del PDF La ayuda de R Cómo instalar y cargar librerías en R R como calculadora Funciones y Combinatoria con RStudio Funciones trigonométricas Redondeo y decimales en R Cómo crear variables en R Cómo crear funciones en R Ejercicio: Creando la función de Operaciones Básicas Trabajar con números complejos Utilizando R como calculadora Utilizando R como calculadora Aplicar la estadística descriptiva en Python Cómo instalar Python con Anaconda Navigator Constantes en Python Operaciones aritméticas y de redondeo Operaciones de entrada y salida Operadores de decisión Funciones matemáticas Cómo definir funciones con Python Argumentos variables y lambdas Recursos adicionales de Python Repaso general de Python Introducción a RMarkdown Truco: qué hacer si markdown no me genera ficheros en PDF LaTeX y RMarkdown Guía rápida de LaTeX Cómo documentar matrices y sistemas en LaTeX Chunks en RMarkdown Los parámetros de las chunks Chunk con variables en medio del texto Documentación de textos utilizando Markdown La librería reticulate para combinar R y Python Documentación de textos científicos Vectores y tipos de datos en R Progresiones aritméticas y secuencias Funciones y orden de vectores Ejercicio: el binomio de Newton Subvectores y filtros Los valores NA Factores Listas Matrices Un repaso de álgebra lineal Estructuras de datos Repasando estructuras de datos LaTeX y RMarkdown Las listas en Python Bucles para recorrer listas Las tuplas de Python Los diccionarios en Python La librería Numpy y los arrays Propiedades y manipulación de arrays Copias y vistas de arrays Todo el potencial de Numpy Un poco de álgebra Lineal con Python Programando con Python Más ejercicios para acabar la sección Representación gráfica con plot Parámetros de la función plot Más parámetros de la representación gráfica Añadir puntos y rectas a un gráfico Cómo añadir texto y curvas a un gráfico Las leyendas de los gráficos Segmentos, flechas, símbolos y polígonos Introducción a la representación gráfica Introducción a matplotlib para Python Múltiples gráficos en una misma figura Figuras y ejes Añadir texto a los gráficos Cambios de ejes y escalas Ejercicio: un ejemplo de gráfico detallado en Python Gráficos con Python El formato de los datos en el siglo XXI ¿Qué es un Data Frame? Estructura y filtrado de data frames Cómo cargar data frames en R Guardar y cargar datos en varios formatos Como construir data frames Filter y subset de data frames Sapply, Aggregate y Attach/Detach de data frames Manejando Data Frames con R Cargar Data Frames con Python Crear Data Frames con Python Agregados de Data Frames con Python Parámetros de la función groupby en Python Exportar gráficos a ficheros png Ejercicio completo de Data Frames Estadística descriptiva vs estadística inferencial Estudio de datos cualitativos Frecuencias absolutas y relativas La función table La función prop.table Tablas de frecuencias bidimensionales La función Cross Table Un ejemplo de estadística multidimensional El conjunto de datos HairEyeColor Tablas a partir de data frames de variables cualitativas Diagramas de barras Diagramas circulares Diagramas de mosaico Un ejercicio completo de datos cualitativos Estudio de bebés recién nacidos Los supervivientes del Titanic con Python Estadística multidimensional con Python Repasando Estadística descriptiva con datos cualitativos Estudio de datos ordinales Frecuencias acumuladas en datos ordinales Frecuencias acumuladas en R El ejemplo de los cuellos de las jirafas Análisis de datos ordinales por factor más
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