R. Curso completo de R para Data Science y Machine Learning from Udemy

Este curso sobre el lenguaje de programación R está diseñado para aprender desde cero, paso a paso, hasta convertirte en un experto.

Todo está explicado mediante ejemplos para facilitar el aprendizaje

Estos son los temas tratados en este curso sobre R

Configuración del entorno
- Instalación de R y RStudio
Introducción a R
- Operaciones aritméticas, variables, tipos de datos, vectores, operadores de comparación, ayuda y documentación
Matrices en R
- Operaciones aritméticas con matrices, selección de elementos, selección por filas y columnas, función factor
Data Frames en R
- Creación de Data Frames, dataset, selección y ordenación, exportar e importar datos y tratamiento de valores nulos
Listas en R
- Creación y manejo de listas
Entrada y salida de datos en R
- Ficheros CSV, ficheros EXCEL y bases de datos
Programación básica de R
- Operadores lógicos, condicionales if else, bucle while, bucle for y funciones
Programación avanzada de R
- Funciones predefinidas, funciones sobre vectores, funciones anónimas, funciones matemáticas, expresiones regulares, fecha/hora
Manipulación de datos con R
- Manipulación de datos con dplyr, operador pipe y limpieza de datos con tidyr
Visualización de datos con R
- Histogramas, scatterplots, barplots, boxplots, gráficos de distribución, límites y dimensiones
Gráficos interactivos con Plotly
Introducción a Machine Learning
Machine Learning
- Algoritmo de regresión lineal
- Algoritmo de regresión logística
- Algoritmo de los K vecinos más cercanos
- Algoritmo de árboles de decisión
- Algoritmo de Random Forest
- Algoritmo de máquinas de vectores de soporte
- Algoritmo de K medias
Deep Learning
- Redes neuronales

Apúntate a este curso y conviertete en un cientifico de datos.

Todos los temas están explicados con ejemplos para facilitar el aprendizaje.

Tiene una garantía de reembolso de 30 días, así que no pierdes nada.

Nos vemos en el curso .

What's inside

Learning objectives

Aprenderás a programar en r mediante la herramienta rstudio
Aprenderás a crear visualizaciones de datos con r y rstudio
Aprenderás r para data science
Aprenderás r para análisis de datos
Aprenderás a usar los algoritmos de machine learning con r

Aprenderás a manejar la herramienta rstudio
Aprenderás redes neuronales para machine learning con r
Aprenderás a cargar datasets o conjuntos de datos en rstudio
Aprenderás a crear impresionantes gráficos interactivos con r y rstudio

Aprenderás a programar en r mediante la herramienta rstudio
Aprenderás a crear visualizaciones de datos con r y rstudio
Aprenderás r para data science
Aprenderás r para análisis de datos
Aprenderás a usar los algoritmos de machine learning con r
Aprenderás a manejar la herramienta rstudio
Aprenderás redes neuronales para machine learning con r
Aprenderás a cargar datasets o conjuntos de datos en rstudio
Aprenderás a crear impresionantes gráficos interactivos con r y rstudio

Syllabus

Introducción

Instalación de R y RStudio

Introducción a la herramienta RStudio

Aprende los conceptos básicos del lenguaje de programación R

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers machine learning algorithms like linear regression, logistic regression, K-nearest neighbors, decision trees, random forest, and support vector machines, which are fundamental for predictive modeling

Explores data manipulation with dplyr and data cleaning with tidyr, which are essential skills for preparing data for analysis and modeling

Includes interactive graphics with Plotly, which allows learners to create dynamic visualizations for data exploration and presentation

Begins with the installation of R and RStudio and progresses to basic programming concepts, making it suitable for individuals with little to no prior experience

Introduces deep learning with neural networks, which are powerful tools for solving complex problems in various domains

Teaches how to load datasets into RStudio, which is a practical skill for working with real-world data in data science projects

Reviews summary

Curso r para data science y ml

Según los estudiantes, este curso es un excelente punto de partida para principiantes en R, cubriendo desde lo básico hasta una introducción a Machine Learning. Los estudiantes aprecian las explicaciones claras y el enfoque práctico, especialmente en el manejo y visualización de datos con librerías como dplyr, tidyr y Plotly. Aunque el curso ofrece un amplio temario, algunos señalan que la parte de Machine Learning es introductoria y necesitaría más profundidad para aplicaciones avanzadas. También hay comentarios sobre que el ritmo o la falta de detalle en ciertas partes pueden ser un poco desafiantes para quienes no tienen ninguna experiencia previa, sugiriendo la necesidad de complementar con recursos adicionales.

Cubre desde lo básico de R hasta ML.

"Cubre una amplia gama de temas, desde lo básico hasta una introducción sólida a Machine Learning."

"El contenido es completo y aborda muchos temas."

"Recibí una visión general de todos los temas principales que necesitaba."

Buenos ejemplos y manejo de datos/visualización.

"Los ejemplos son muy útiles y ayudan a entender los conceptos."

"La sección de manipulación de datos con dplyr y tidyr es muy buena."

"Los gráficos con Plotly son geniales y aplicables."

"Aprendí a manejar datos y crear visualizaciones útiles rápidamente."

Excelente punto de partida para nuevos en R.

"El curso es excelente para principiantes en R. Las explicaciones son claras y paso a paso."

"Me gustó mucho el curso. Empieza desde cero y te lleva de la mano."

"Si nunca has tocado R, este curso te da una base muy sólida."

A veces se requiere información adicional.

"Necesité buscar información adicional constantemente para entender completamente."

"Algunas secciones no funcionaban exactamente como se mostraba, tuve que investigar por mi cuenta."

"Para ir más allá de lo básico, definitivamente necesitas complementar con otras fuentes."

A veces la explicación es rápida o falta detalle.

"a veces la explicación es un poco rápida o le falta detalle en ciertas partes."

"Para alguien sin ninguna experiencia previa en programación podría ser un poco desafiante."

"Encontré que algunas explicaciones no eran tan claras como esperaba."

La sección de Machine Learning es básica.

"La parte de Machine Learning es una introducción, suficiente para entender los algoritmos principales, pero necesitaría más profundidad para aplicaciones avanzadas."

"La parte de ML es muy básica y superficial."

"Si buscas profundizar en ML, este curso solo rasca la superficie."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in R. Curso completo de R para Data Science y Machine Learning with these activities:

Repasar estadística básica

Show steps

Refresca los conceptos básicos de estadística para comprender mejor los algoritmos de Machine Learning que se verán en el curso.

Show steps

Revisa apuntes o libros de texto de estadística básica.
Realiza ejercicios de práctica sobre estadística descriptiva e inferencial.
Consulta recursos en línea como Khan Academy o tutoriales de YouTube.

Leer 'R para principiantes'

Show steps

Proporciona una base sólida en la sintaxis y los conceptos fundamentales de R.

View Melania on Amazon

Show steps

Descarga el libro 'R para principiantes' en formato PDF.
Lee los primeros capítulos sobre sintaxis básica y estructuras de datos.
Ejecuta los ejemplos de código en RStudio para familiarizarte con el lenguaje.

Practicar manipulación de Data Frames

Show steps

Refuerza las habilidades de manipulación de datos con Data Frames, un componente esencial en el análisis de datos con R.

Show steps

Descarga datasets de ejemplo de Kaggle o repositorios similares.
Realiza operaciones de selección, filtrado, ordenación y transformación de datos.
Utiliza las funciones de dplyr y tidyr para limpiar y manipular los datos.

Four other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all seven activities

Ayudar a otros estudiantes en foros

Show steps

Refuerza el aprendizaje al explicar conceptos a otros estudiantes y resolver sus dudas.

Show steps

Participa activamente en los foros de discusión del curso.
Responde a las preguntas de otros estudiantes sobre los temas del curso.
Explica los conceptos con claridad y proporciona ejemplos de código.

Crear un blog sobre visualización de datos

Show steps

Consolida el conocimiento sobre visualización de datos al crear contenido educativo para otros.

Show steps

Elige un tema específico de visualización de datos en R.
Escribe una entrada de blog explicando el concepto y mostrando ejemplos de código.
Publica el blog en una plataforma como Medium o WordPress.

Proyecto: Análisis de datos de redes sociales

Show steps

Aplica los conocimientos de R y Machine Learning para analizar datos reales de redes sociales.

Show steps

Recopila datos de una red social como Twitter o Facebook (utilizando APIs).
Limpia y transforma los datos utilizando dplyr y tidyr.
Realiza análisis exploratorio de datos y visualizaciones con ggplot2.
Aplica algoritmos de Machine Learning para predecir tendencias o comportamientos.

Consultar 'The Elements of Statistical Learning'

Show steps

Profundiza en los fundamentos teóricos del Machine Learning para una comprensión más completa de los algoritmos.

View The Elements of Statistical Learning: Data... on Amazon

Show steps

Descarga el libro 'The Elements of Statistical Learning' en formato PDF (disponible gratuitamente en línea).
Lee los capítulos relevantes a los algoritmos de Machine Learning cubiertos en el curso.
Intenta implementar algunos de los algoritmos en R para comprender mejor su funcionamiento.

Career center

Learners who complete R. Curso completo de R para Data Science y Machine Learning will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Científico de datos

Un Científico de Datos usa métodos científicos para analizar datos y extraer información valiosa para la toma de decisiones. Este curso sobre R ayuda a construir una base sólida para este rol, ya que cubre desde la configuración del entorno de trabajo con R y RStudio hasta la manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr`. El curso profundiza en la visualización de datos con histogramas, diagramas de dispersión y gráficos interactivos con Plotly, habilidades esenciales para comunicar hallazgos a las partes interesadas. Además, el curso introduce algoritmos de Machine Learning como regresión lineal, regresión logística y Random Forest, preparándote para tareas de modelado predictivo y análisis avanzado. Para cualquier persona que aspire a ser Científico de Datos, este curso representa un punto de partida práctico y completo.

See salaries and explore the career path for Científico de datos

Analista de Datos

Un Analista de Datos examina conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y respuestas a preguntas específicas del negocio. Este curso en R permite adquirir habilidades cruciales para este rol, empezando por la instalación y configuración de R y RStudio. La manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr` se vuelve esencial para limpiar y transformar datos. El curso también enseña a importar y exportar datos en varios formatos, como CSV y Excel. La visualización de datos, un componente crítico del análisis, se cubre en detalle con la creación de histogramas, diagramas de dispersión y gráficos de barras. Para aquellos que deseen trabajar como Analistas de Datos, este curso ofrece una introducción práctica y completa al análisis de datos con R.

See salaries and explore the career path for Analista de Datos

Analista de Inteligencia de Negocios

Un Analista de Inteligencia de Negocios (BI) utiliza datos para identificar tendencias y patrones que ayudan a las empresas a tomar decisiones más informadas. Este curso en R puede ser muy útil para este campo, ya que cubre la manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr`, lo que permite preparar los datos para el análisis. Además, la visualización de datos con histogramas, gráficos de dispersión y gráficos de barras ayuda a comunicar los hallazgos de manera efectiva. La capacidad de importar y exportar datos en diferentes formatos, como CSV y Excel, es esencial para trabajar con diversas fuentes de datos. Para cualquier persona que aspire a ser Analista de BI, este curso proporciona una base sólida en el análisis y la visualización de datos con R.

See salaries and explore the career path for Analista de Inteligencia de Negocios

Consultor de Datos

Un Consultor de Datos ayuda a las empresas a usar datos para mejorar sus operaciones y tomar mejores decisiones. Este curso en R puede ser un excelente punto de partida, ya que cubre desde la configuración del entorno de trabajo con RStudio hasta la manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr`. La capacidad de visualizar datos con histogramas, gráficos de dispersión y gráficos interactivos con Plotly es crucial para comunicar los resultados a los clientes. Además, el curso introduce algoritmos de Machine Learning como regresión lineal y logística, lo que permite realizar análisis predictivos. Si desea convertirse en Consultor de Datos, este curso ofrece una base práctica y completa para el análisis de datos con R.

See salaries and explore the career path for Consultor de Datos

Investigador de datos

Un Investigador de Datos lleva a cabo investigaciones originales utilizando datos para descubrir nuevos conocimientos y soluciones. Este curso de R ayuda a alcanzar este objetivo, porque cubre el lenguaje de programación R desde cero, paso a paso, hasta que te conviertes en un experto en la materia. Aprenderás a cargar conjuntos de datos en RStudio. También aprenderás a crear impresionantes gráficos interactivos con R y RStudio. Para los investigadores de datos, este curso representa un punto de partida práctico y completo.

See salaries and explore the career path for Investigador de datos

Analista de Marketing

Un Analista de Marketing examina datos relacionados con campañas de marketing para optimizar estrategias y mejorar el retorno de la inversión. Este curso en R puede ayudar a construir una base en análisis de datos, ya que cubre la manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr`, lo que permite limpiar y transformar datos de marketing. La visualización de datos con histogramas y gráficos de barras ayuda a presentar los resultados de manera clara. Además, la introducción a algoritmos de Machine Learning como regresión lineal puede utilizarse para predecir el comportamiento del cliente. Para aquellos que deseen ser Analistas de Marketing, este curso ofrece una introducción práctica al análisis de datos en este campo.

See salaries and explore the career path for Analista de Marketing

Ingeniero de Machine Learning

Un Ingeniero de Machine Learning se dedica a diseñar, construir y desplegar modelos de Machine Learning en producción. Este curso en R puede ser un punto de inicio para explorar este campo, especialmente por su introducción a algoritmos de Machine Learning como regresión lineal, regresión logística y los K vecinos más cercanos. Aunque el curso no profundiza en la complejidad de la ingeniería de Machine Learning a gran escala, sí proporciona una base en la implementación de modelos. Aprender sobre redes neuronales y árboles de decisión también puede ser útil. Para aquellos interesados en la ingeniería de Machine Learning, este curso ofrece una introducción práctica a los fundamentos del Machine Learning en R.

See salaries and explore the career path for Ingeniero de Machine Learning

Estadístico

Un Estadístico recoge, analiza y interpreta datos para identificar tendencias y relaciones, a menudo requiriendo un título avanzado. Este curso en R puede ser muy útil, ya que cubre los fundamentos de la programación en R, la manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr`, y la visualización de datos con histogramas y diagramas de dispersión. La capacidad de realizar análisis estadísticos con funciones predefinidas y algoritmos de Machine Learning como regresión lineal y logística es esencial. Si aspiras a ser Estadístico, este curso ofrece una base práctica para el análisis estadístico con R.

See salaries and explore the career path for Estadístico

Analista de riesgos

Un Analista de Riesgos evalúa y gestiona los riesgos financieros y operativos de una organización. Este curso en R puede ser valioso, ya que cubre la manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr`, lo que permite analizar datos financieros y operativos. La visualización de datos con histogramas y gráficos de dispersión ayuda a identificar patrones y tendencias de riesgo. Además, la introducción a algoritmos de Machine Learning como regresión logística puede utilizarse para predecir la probabilidad de eventos de riesgo. Para los aspirantes a Analistas de Riesgos, este curso ofrece una base en el análisis de datos con R.

See salaries and explore the career path for Analista de riesgos

Analista de Investigación de Mercado

Un Analista de Investigación de Mercado recopila y analiza datos sobre consumidores y competidores para informar las decisiones de marketing y desarrollo de productos. Este curso en R puede ayudar a construir una base en análisis de datos, cubriendo la manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr`. La visualización de datos con histogramas y gráficos de barras facilita la comunicación de resultados. Para aquellos que deseen ser Analistas de Investigación de Mercado, este curso ofrece una introducción a esta disciplina.

See salaries and explore the career path for Analista de Investigación de Mercado

Administrador de Base de Datos

Un Administrador de Base de Datos gestiona y organiza bases de datos para asegurar su integridad y disponibilidad. Este curso puede ser útil para aprender a importar y exportar datos en varios formatos, como CSV y Excel, y a conectarse a bases de datos desde R. Aunque el curso no cubre la administración de bases de datos en profundidad, sí proporciona una introducción a la manipulación de datos que puede ser útil en este rol. Si te interesa la gestión de datos, este curso puede ser un complemento útil.

See salaries and explore the career path for Administrador de Base de Datos

Desarrollador de software

Un Desarrollador de Software diseña, escribe y prueba código para crear aplicaciones de software. Si bien este curso se centra en el análisis de datos con R, las habilidades de programación básica y avanzada que se cubren en el curso pueden ser transferibles al desarrollo de software. Aprender sobre funciones, bucles y condicionales en R puede ayudar a comprender los fundamentos de la programación. Para aquellos interesados en el desarrollo de software, este curso puede ser un complemento útil.

See salaries and explore the career path for Desarrollador de software

Profesor

Un Profesor se dedica a la enseñanza y la investigación académica. Este curso puede ser útil para profesores en áreas relacionadas con la estadística, la ciencia de datos o el Machine Learning, ya que ofrece una base en el uso de R para el análisis de datos y la modelización. La capacidad de crear visualizaciones de datos y de implementar algoritmos de Machine Learning puede ser valiosa tanto para la enseñanza como para la investigación. Si eres profesor en un campo relacionado con los datos, este curso puede enriquecer tus habilidades y conocimientos.

See salaries and explore the career path for Profesor

Cajero de Banco

Un Cajero de Banco procesa transacciones financieras y brinda atención al cliente en una sucursal bancaria. Este curso puede ser un complemento útil, ya que puede permitirle ser promovido a un puesto de operaciones o de analista donde se requieran las herramientas de computación estadística aprendidas. Además, este curso ofrece una introducción práctica a los fundamentos de R.

See salaries and explore the career path for Cajero de Banco

Asistente Administrativo

Un Asistente Administrativo brinda apoyo administrativo y organizativo en una oficina. Aunque este curso se centra en el análisis de datos, las habilidades de organización y gestión de datos que se adquieren pueden ser útiles en este rol. Aprender a importar y exportar datos en diferentes formatos, como CSV y Excel, y a utilizar funciones para manipular datos puede mejorar la eficiencia en tareas administrativas. Para aquellos que trabajan como Asistentes Administrativos, este curso puede ser un complemento útil.

See salaries and explore the career path for Asistente Administrativo

R. Curso completo de R para Data Science y Machine Learning

What's inside

Learning objectives

Syllabus

Traffic lights

Save this course

Reviews summary

Curso r para data science y ml

Activities

Career center

Reading list

Share

Similar courses