> Módulo 1: Comenzando con la Ciencia de Datos y R

Introducción a la Ciencia de Datos

Dominios activos de la Ciencia de Datos.

Resolviendo problemas con la Ciencia de Datos.

Usando R para la Ciencia de Datos

Nuestro primer programa de R

 

> Módulo 2: Estadística descriptiva e inferencial

Medidas de tendencia central y dispersión.

Prueba estadística de hipótesis.

 

> Módulo 3: Manejo de datos con R

Introducción al manejo de datos con R

Extracción, transformación y carga de datos.

Temas varios respecto a datos

 

> Módulo 4: KDD, Minería de datos y Minería de texto

Buenas prácticas de KDD (Knowledge Discovery in Databases) y minería de datos.

Raspando en lo diminuto

Recuperando texto de la web.

Recuperando tweets de la comunidad R

Limpieza y transformación de datos.

Buscando patrones, visualización y agrupación de datos

 

> Módulo 5: Análisis de datos con R

Preparación de datos para el análisis.

Visualización de datos

Recuperación y limpieza de datos.

Realización de visualizaciones.

Guardando análisis para futuros trabajos.

 

> Módulo 6: Introducción a Machine Learning con R

¿Qué es machine learning?

Regresión lineal con R

Modelos de árbol

Random forest

Support Vector Machines

 

> Módulo 7: Markovian en R

Modelos de tipo markoviano

Programando un HMM con R