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Curso completo de R para Data Science con Tidyverse

Aprende a programar con R, R Studio y Tidyverse: Data Analytics, Data Science, Análisis Estadístico, ggplot2 y mucho más

4.45 (294 valoraciones) / 2284 estudiantes inscritos
Creado por Juan Gabriel Gomila Salas
Fecha de la última actualización: 2019-01-05
$199.99 $ 12,99 $
  • 181 Clases
  • 35 horas de vídeo bajo demanda
  • Acceso de por vida
  • Acceso en dispositivos móviles y TV
  • Certificado de finalización

Lo que aprenderás

  • Aprender a programar con R desde cero hasta un nivel elevado
  • Aprender los principios fundamentales de la programación funcional, como variables y funciones
  • Aprender los tipos de datos como enteros, booleanos, doubles, strings y estructuras como los vectores, data frames y tibbles
  • Llevar a cabo representaciones gráficas completas y funcionales gracias a ggplot2 de tidyverse
  • Tener una buena intuición de la mayoría de técnicas que se aplican al mundo del machine learning y el data science
  • Dar valor añadido a tu propia empresa o negocio
  • Hacer análisis muy potentes y precisos con los paquetes gratuitos de R y R Studio
  • Ser todo un master Jedi del Machine Learning y el Data Science con R Studio y tidyverse

Descripción

Fundamentos de Data Science con R Studio y Tidyverse, con ejercicios reales y ejemplos de todo tipo. El prerequisito indispensable para luego continuar con el Curso completo de Machine Learning con R Studio del profesor Juan Gabriel Gomila

Bienvenido a este magnífico y completo curso de R Studio y Tidyverse donde el objetivo es formarte para que seas un buen data science con los fundamentos esenciales de uso de los paquetes del software estadístico R y R studio y que puedas llevar a cabo análisis de datos completos y desde cero sin experiencia previa. Aquí tendrás todo lo que necesitas para luego continuar con cursos como los de Machine Learning con R o con Python que tengo publicados aquí mismo en Udemy con todos los conocimientos esenciales bien asentados y completos. Basado en el manual gratuito de Tidyverse, R for Data Science de Garrett Grolemund y Hadley Wickham, y adaptado con ejemplos de casos reales y divertidos, tienes todo lo que necesitas para aprender de un modo divertido a ser todo un analista de datos.

En particular, tengo muchas cosas que enseñarte pues el trabajo del data scientist es muy variado y divertido.

  • Usarás R desde cero hasta convertirte en un profesional, haciendo mucho énfasis en las diferentes partes que lo componen, en la sintaxis básica de creación de scripts, la generación y exportación de gráficos, instalación de librerías diversas y mucho más.

  • Aprenderás a utilizar ggplot2, una librería muy completa para representaciones gráficas basada en el uso de capas de información para ir haciendo el gráfico cada vez más completo y avanzado con el que transmitir todo lo que has ido aprendiendo.

  • Organizarás y manipularás datos con dplyr, la librería para trabajar datos como si fuera una base de datos con la que seleccionarás, ordenarás y crearás nuevas variables para su posterior análisis y representación gráfica. 

  • Estructuras de datos avanzadas con las tibbles de tidyverse y la completa sintaxis de maggrit que acelera y potencia la sintaxis para evitarnos crear variables intermedias en nuestro trabajo de data science gracias a sus pipes

  • Carga de datos a través de la lectura de ficheros de todo tipo gracias a readr, la versión de lectura mejorada de tidyverse que dinamiza y acelera la carga de millones de datos directamente con una instrucción, independientemente del tipo de fichero: CSV, XML, JSON...

  • Librerías especiales de tratamiento de datos como stringr o lubridate especiales para formatos de datos puntuales, así como para hacer una sintaxis de expresión regular que ayude a procesar cadenas complejas de textos como twits o comentarios de un blog entre otros.

  • Trabajar a fondo con todos los tipos de datos esenciales para un analista: desde valores lógicos, números enteros, doubles, strings, date, datetimes... Incluso veremos las estructuras de datos más comunes incluidos los vectores, las listas o las tibbles entre otros.

  • Programación funcional vs programación imperativa. Las ventajas de cada una de ellas y cuando usar una u otra cuando toque. 

  • Creación y actualización de modelos, la fase final del analista de datos que todo el mundo busca para resolver su problema original.

  • Reporting y cómo escribir recomendaciones, actualizaciones y unos informes finales que te permitan cobrar al final de tu trabajo realizado como Data Scientist. 

Y mucho más en este curso completo de Tidyverse, donde la idea es formarte como analista de datos y poder dedicarte en el futuro a ser un data scientist bien pagado y con mucho trabajo en el futuro.