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Curso

Data Science con R

Características claves

+3 Horas de video a tu propio ritmo

+10 Videos

Soporte y asesoría 24X7

+5 Horas de Proyectos y Ejercicios

+10 Recurso Descargables

Acceso de por vida

Examen de final de curso

Certificado de Finalización

Descripción general

Tratar de localizar el significado y la dirección de los macrodatos es difícil. R puede ayudarte a encontrar tu camino. R es un lenguaje de programación estadístico para analizar y visualizar las relaciones entre grandes cantidades de datos. Este curso proporciona una introducción completa a R, con instrucciones para el análisis de datos con R y ejemplos prácticos. Se muestra cómo poner en marcha R y comenzar a importar, limpiar y convertir datos para su análisis. También muestra cómo crear visualizaciones como gráficos de barras, histogramas y diagramas de dispersión y transformar datos categóricos, cualitativos y atípicos para satisfacer mejor sus preguntas de investigación y los requisitos de sus algoritmos.

En este programa aprenderás:

✓ Cálculo de frecuencias y correlaciones.
✓ Cálculo de estadísticas descriptivas.
✓ Realizar un análisis de ítems.
✓ Comparación de proporciones.
✓ Comparación de medias emparejadas.
✓ Comparación de medias múltiples.
✓ Predicción de resultados con regresión lineal y logística.
✓ Agrupación de casos con clustering de k-means.
✓ Clasificación de casos con k-nearest neighbors.
✓ Creación de modelos de conjunto.

Certificado

¡Obtén reconocimiento por tu trabajo!

Al culminar tu curso y aprobar la evaluación final, tendrás acceso al Certificado Digital

Data Science usa el lenguaje de programación estadístico R que está pensado para cálculos estadísticos, cálculos matemáticos y creación de gráficos de una manera fácil y rápida, con mucha documentación disponible gracias a la gran comunidad activa que posee por ser un proyecto colaborativo

Contenido del curso

Unidad 0 - Introducción

✓ Modelos de datos con R.
✓ Uso de los archivos de ejercicios.

Unidad 1 - R para data science

✓ Data science con R.

Unidad 2 - Exploración de los datos

✓ Cálculo de frecuencias.
✓ Cálculo de estadísticas descriptivas.
✓ Cálculo de correlaciones.
✓ Creación de tablas de contingencia.
✓ Realización de un análisis de componentes principales.
✓ Realización de un análisis de ítems.
✓ Realizar un análisis factorial confirmatorio.

Unidad 3 - Análisis de datos

✓ Comparación de proporciones.
✓ Comparación de una media con una población: Prueba t de una muestra.
✓ Comparación de medias emparejadas: Prueba t de muestras pareadas.
✓ Comparación de dos medias: Prueba t de muestras independientes.
✓ Comparación de múltiples medias: Análisis de varianza de un factor.
✓ Comparación de medias con múltiples predictores categóricos: Análisis factorial de la varianza.

Unidad 4 - Predicción de resultados

✓ Predicción de resultados con regresión lineal.
✓ Predicción de resultados con regresión de lazo.
✓ Predicción de resultados con regresión cuantílica.
✓ Predicción de resultados con regresión logística.
✓ Predicción de resultados con regresión de Poisson o log-lineal.
✓ Evaluación de predicciones con modelos de entrada bloqueada.

Unidad 5 - Casos de clasificación y clustering

✓ Agrupación de casos con clustering jerárquico.
✓ Agrupación de casos con clustering de k-means.
✓ Clasificación de casos con k-nearest neighbors.
✓ Clasificación de casos con el análisis de árboles de decisión.
✓ Creación de modelos de conjunto con la clasificación de bosque aleatorio.

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