Curso completo de R para Data Science con Tidyverse
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Aprender a programar con R desde cero hasta un nivel elevado Aprender los principios fundamentales de la programación funcional, como variables y funciones Aprender los tipos de datos como enteros, booleanos, doubles, strings y estructuras como los vectores, data frames y tibbles Llevar a cabo representaciones gráficas completas y funcionales gracias a ggplot2 de tidyse Tener una buena intuición de la mayoría de técnicas que se aplican al mundo del machine learning y el data science Dar valor añadido a tu propia empresa o negocio Hacer análisis muy potentes y precisos con los paquetes gratuitos de R y R Studio Ser todo un master Jedi del Machine Learning y el Data Science con R Studio y tidyse A quién va dirigido Cualquiera interesado en aprender Machine Learning Estudiantes que tienen un conocimiento de matemáticas que quieran aprender acerca del análisis de datos con R Studio Usuarios intermedios que conocen los fundamentos de análisis de datos con R pero buscan aprender más y explorar otros paquetes como el aclamado tidyse Programadores que les guste el código y que estén interesados en aprender Machine Learning para aplicar dichas técnicas a sus conjuntos de datos Estudiantes de unisidad que busquen especializarse y aprender a ser Data Scientists Estudiantes de unisidad que quieran complementar su formación con conocimientos de estadística aplicados y ditidos. Analistas de datos que quieran ir más allá gracias al Machine Learning Cualquier persona que no esté satisfecha con su propio trabajo y busque empezar a trabajar como un Data Scientist profesional Cualquier persona que quiera dar valor añadido a su propia empresa utilizando las potentes herramientas de Machine Learning Requisitos Se necesitan conocimientos fundamentales de matemáticas de bachillerato o conocimientos básicos de estadística Se recomienda saber programar un poco para enfocarse en aprender las técnicas de análisis con tidyse aunque no es totalmente necesario Temario completo de este curso Contenido del curso Introducción a RStudio y Tidyse Pre requisitos del curso Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor online Comunidad de estudiantes del curso Bookdown de Garrett Grolemund y Hadley Wickham Acerca de la valoración prematura del curso en Udemy Ser data scientist en el siglo XXI El camino del data science no es facil R, RStudio y Tidise Ayuda con la instalación de R y RStudio Si tienes problemas con Ubuntu Manejo básico de R Github del curso Introducción al análisis exploratorio con R El dataset mpg de ggplot2 Nuestro primer ggplot2 Visualización de datos con ggplot2 Cambiando los mappings estéticos del gráfico Estéticas en ggplot Problemas comunes cuando empezamos a usar R Los facets de ggplot Subplots con facets Las diferentes geometrias de ggplot2 Combinar gráficos y añadir dimensiones de visualización Geometrías con ggplot2 Transformaciones estadísticas básicas Cambiando las transformaciones estadísticas de nuestros gráficos Transformaciones estadísticas con ggplot El parámetro position del gráfico Cambiando los sistemas de coordenadas La gramática final de ggplot2 Guía de recordatorio de ggplot2 Ajustes avanzados de ggplot Repaso de ggplot2 La frustración con la informática es buena R como calculadora científica Los trucos para asignar nombres a las variables Las funciones en R Introducción a R como herramienta de cálculo Los scripts y modos de trabajo de R Rutas y directorios de trabajo en R Proyectos de RStudio Introducción a la transformación de los datos El paquete dplyr y su peculiar sintaxis Filtrado de filas con filter El álgebra de Bool en el filtrado El síndrome contagioso de los NA Ordenando las filas con arrange Filtrando los datos con dplyr Filtrar columnas con select Renombrar y ordenar las columnas Ordenado y selección de datos con dplyr Calcular nuevas variables a partir de las que ya tenemos Funciones útiles para mutar los datos Calculando nuevas variables con dplyr Resúmenes de variables agrupados con dplyr La magia oscura de las pipes Eliminar los NA de los datos Contar y visualizar resumenes correctamente El ejemplo del béisbol Funciones estadísticas útiles Agrupaciones múltiples y desagrupaciones Mutates y filters por segmento Examen 1: Filtrado y manipulación de datos Una nueva forma de pensar Defnes generales La variación de variables categóricas La variación de variables contínuas Las preguntas que debemos hacernos Encontrando subgrupos dentro de los datos Outliers en la información Reemplazando errores por NAs Introducción a la exploración de datos La covariación a través de las densidades La covariación a través de boxplots La covariación de factores a través de heatmaps La covariación de variables contínuas con scatterplots Visualización de patrones Visualización de la covariación entre variables Una reflexión sobre la sintaxis de tidyse El data wranling Del data frame a las tibbles Creando tibbles de tidyse Imprimir una tibble por pantalla Subconjuntos y acceso a tibbles Las tibbles de tidyse El paquete readr para la importación de datos Guardar un CSV con el paquete base de R Leer un CSV con readr Paquete base vs readr La carga de datos con readr Los parsers de readr Procesado de números Procesado de strings Procesado de factores Procesado de fechas y horas Procesado de ficheros y carga de datos La heurística del parseo Elegir más muestras y la función type_cont Otros tipos de ficheros especiales La tarea de limpiar los datos ¿Qué hace que un fichero de datos esté limpio? Spreading y Gathering La técnica de gathering La técnica de spreading La técnica de la separación La técnica de la reunión Una incursión en la limpieza de datos Los NA en la limpieza de datos Un caso real de sanidad Un último apunto sobre datos desestructurados Datos relacionales en R Las claves primarias y foráneas Los mutating joins Diagramas para entender los joins Inner join Outer joins El problema de las claves duplicadas Definir las columnas clave de los joins Unas nociones de SQL y de la función merge Filtering joins Operaciones entre conjuntos Ejercicios de datos relacionales Strings Los fundamentos de los strings Operaciones con strings Las bases de las expresiones regulares Anclas y caracteres de clase Repetición de grupos y referencias Encontrar y extraer coincidencias de la expresión regular Agrupaciones y reemplazos de strings Divisiones y búsquedas de strings Otras expresiones regulares Buscar funciones, variables y directorios Strings Factores Crear un factor en R La encuesta anual americana Cambiar el orden de los niveles de un factor Mutar los niveles de los factores Forcats y factores de tidyse Fechas Modos de crear fechas Obtener las componentes de una fecha Redondeo y modificación de componentes de fechas Lapsos de tiempo Zonas horarias Repaso de lubridate y las fechas Técnicas de programador profesional Las pipes y cuando usarlas Pipes alternativas Creación de funciones Cuando conviene crear funciones Funciones para humanos y ordenadores Repaso de funciones Condicionales y toma de decisiones Los argumentos de las funciones Punto, punto, punto y evaluación tardía Valores de retorno y valores de entorno Repaso avanzado de las funciones La estructura del vector Los vectores atómicos Transformaciones y castings La regla del reciclaje de datos Subconjuntos de vectores Introducción a los vectores Los vectores recursivos (listas) Atributos de un vector Vectores aumentados Listas y estructuras complejas El bucle for para iterar Más tipos de bucles Bucles y formatos iterativos Bucles vs programación funcional Las funciones de map Las funciones Safely, Possibly, Quietly Mappings con argumentos múltiples más
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