Introducción a Data Scientist programando en R
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Los estudiantes serán ces de iniciarse en el uso del lenguaje R, desde la instalación del programa hasta la realización de los fundamentos de la Ciencia de los Datos, esto es, captación y limpieza de datos, análisis exploratorio, modelización y predicción y la visualización de los datos recogidos. A quién va dirigido El estudiante objetivo viene de la programación, ingeniería, matemáticas o estadística, que quiere introducirse en el mundo de la Ciencia de los Datos (Data Science). No es necesario conocimientos concretos, pero es preferible tener ciertas nociones de estadística y/o de programación, aunque no es imprescindible. Requisitos Los estudiantes tendrán conocimientos básicos de estadística y programación, aunque se les proporcionarán referencias en los puntos que sean realmente necesarios. En caso de que el estudiante tenga estos conocimientos avanzados, encontrará en el curso un nuevo lenguaje, R, y nuevos conceptos para utilizar en el análisis de datos. Temario completo de este curso Contenido del curso Introducción Sobre tú instructor Objetivos ¿Qué es R? ¿y Rstudio? Instalación de R y Rstudio Python vs R Material Complementario de la sección 2 Cuestionario ¿Qué es R? Conociendo a R parte I Conociendo a R parte II Operadores Objetos: vectores parte I Objetos: vectores parte II Objetos: dataframe parte I Objetos: dataframe parte II Objetos: dataframe parte III Objetos: listas Objetos: series de tiempo Bucles Explicación Bucles parte I Bucles parte II Funciones Material Complementario de la sección 3 Cuestionario Fundamentos de R Carga de Datos: Descarga de un fichero desde internet Carga de Datos: Carga de un fichero en R Operaciones con Data Frames parte I Operaciones con Data Frames parte II Operaciones con Data Frames parte III Redes Sociales: API pública de Twitter Paquete TwitteR parte I Paquete TwitteR parte II Paquete TwitteR parte III Material Complementario de la sección 4 Cuestionario Origen de los Datos y Limpieza Explorando tu data set Principales Funciones Estadísticas parte I Principales Funciones Estadísticas parte II Gráficos Exploratorios Material Complementario sección 5 Cuestionario Análisis Exploratorio Mi primer análisis de sentimiento Mi primer análisis de sentimiento parte II Mi primer algoritmo de Machine Learning Paquete caret Paquete caret. Caso práctico: sentimientos Paquete caret. Caso práctico: spam Material Complementario sección 6 Cuestionario Modelización y Predicción Gráficos 101. Los gráficos básicos de R. Gráficos para molar: Highcharts y Highcharter Algunos ejemplos con Highcharter Desarrollo de aplicaciones con Shiny App Sentimientos de películas en Twitter Material Complementario sección 7 Cuestionario Visualización de Datos Resumen del curso Conclusiones y próximos pasos más
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