Curso de Análisis de Datos con R

Categories: Data Science
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Acerca de este curso

> Módulo 1. Visualización de datos con ggplot2

Primeros pasos

Mapeos estéticos

Problemas comunes

Facetas

Objetos geométricos

Transformaciones estadísticas

Ajustes de posición

Sistemas de coordenadas

La gramática estratificada de los gráficos

 

> Módulo 2. Flujo de trabajo: conceptos básicos

Rutas y directorios

Proyectos de RStudio

Conceptos básicos de codificación

Llamadas a funciones

Código de ejecución

Diagnóstico de RStudio

 

> Módulo 3. Transformación de datos con dplyr

Filtrar filas con filtro ()

Organizar filas con organizar ()

Seleccione columnas con select ()

Agregar nuevas variables con mutate ()

Resúmenes agrupados con resume ()

Mutados agrupados (y filtros)

 

> Módulo 4. Análisis de datos exploratorios

Preguntas

Variación

Valores perdidos

Covariación

Patrones y modelos

Llamadas ggplot2

 

> Módulo 5. Tibbles con tibble

Creando Tibbles

Tibbles Versus data.frame

Interactuar con código anterior

 

> Módulo 6. Importación de datos con readr

Análisis de un vector

Analizar un archivo

Escribir en un archivo

Otros tipos de datos

 

> Módulo 7. Tidy Data con tidyr

Datos ordenados

Difundir y reunir

Separar y tirar

Valores perdidos

Datos Nontidy

 

> Módulo 8. Datos relacionales con dplyr

nycflights13

Claves

Uniones mutantes

Filtrar uniones

Problemas de unión

Establecer operaciones

 

> Módulo 9. Strings con stringr

Conceptos básicos sobre strings

Emparejar patrones con expresiones regulares

Herramientas

Otros tipos de patrón

Otros usos de las expresiones regulares

stringi

 

> Módulo 10. Factores con forcats

Factores de creación

Encuesta social general

Modificación del orden de los factores

Modificar los niveles de los factores

 

> Módulo 11. Fechas y horas con lubridate

Creación de fecha / hora

Componentes de fecha y hora

Intervalos de tiempo

Zonas horarias

 

> Módulo 12. Pipes con magrittr

Alternativas de pipes

Cuándo no usar pipes

Otras herramientas de magrittr

 

> Módulo 13. Funciones

¿Cuándo debería escribir una función?

Las funciones son para humanos y computadoras

Ejecución condicional

Argumentos de función

Valores devueltos

 

> Módulo 14. Vectores

Conceptos básicos del vector

Tipos importantes de vectores atómicos

Usando vectores atómicos

Vectores recursivos (listas)

Atributos Vectores aumentados

 

> Módulo 15. Iteración con purrr

Bucle For

Variaciones de bucle For

Bucles For frente a funciones

Las funciones del mapa

Mapeo sobre varios

Argumentos 

 

> Módulo 16. Conceptos básicos del modelo con modelr

Un modelo simple

Visualización de modelos

Fórmulas y familias de modelos

Valores perdidos

Otras familias de modelos

 

> Módulo 17. Gráficos para comunicación de resultados con ggplot2

Labels

Anotaciones

Escalas

Zoom

Temas

Guardar sus plots

Opciones de salida

 

What Will You Learn?

  • Aprender a transformar sus conjuntos de datos en formatos convenientes para el análisis
  • Aprender a programar con las potentes herramientas R para resolver problemas de datos con mayor claridad y facilidad
  • Aprender a explorar, examinar sus datos, generar hipótesis y probarlas rápidamente
  • Aprender a modelar y manipular dimensiones reducidas que capturen "señales" reales en su conjunto de datos.
  • Aprender a comunicar resultados con R Markdown y elegantes formatos de visualización

Course Content

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