Data Science con R y RStudio

Aprende a programar en R, el lenguaje para la ciencia de datos

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What You Will Learn!

Manejar base de Datos con R
Interpretar los resultados obtenidos
Programar desde cero en R
Las Estructuras de Datos en R utilizadas en el análisis de datos
Utilizar RStudio en las diferentes fases del flujo de trabajo
Visualizar Datos en R con ggplot2
Las Estructuras de Control en R
Aprenderás a usar funciones de la familia apply
Limpiar base de datos con tidy
Administrar base de datos

Description

Para empezar, R es un software que fue diseñado para hacer análisis estadísticos y gráficas, y es software libre. Así, se puede descargar y utilizar sin problemas (en esta otra entrada puedes aprender cómo descargar R y RStudio). En otras palabras, es gratis.

R ha ganado popularidad porque la curva de aprendizaje es relativamente sencilla comparado con otros lenguajes de programación y permite maquetar o hacer prototipos de modelos muy rápido y con resultados muy buenos.

Otra ventaja es que es mas o menos sencillo compartir código. Por lo tanto, científicos en cualquier parte del mundo pueden contribuir con sus investigaciones.

El programa está dirigido a profesionales no expertos en estadística o computación y que, dada la naturaleza de sus actividades, requieran procesar información para tomar decisiones, recomendar estrategias de acción o verificar la validez de hipótesis de trabajo. Así, dentro del público objetivo, se consideran profesionales provenientes de las áreas de las Ciencias Económicas, Gestión de Empresas, Periodismo, Ciencias Médicas y Psicológicas, entre otras.

Introducción a la Ciencia de Datos y a R: Introducir a los participantes a las herramientas básicas de R y el entorno IDE
Transformacion de datos con dplyr: Utilización de los paquetes que constituyen las herramientas fundamentales de R para la Ciencia de Datos
Visualización con ggplot2: Aplicación de las técnicas de visualización de R
Programación y funciones en R: Construir soluciones a problemas específicos utilizando R
Análisis estadístico aplicado con R: Aplicar las herramientas estadísticas de R para el análisis y solución de problemas