Curso completo de análisis de datos con R: de cero a experto con JB

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Una introduccion al analisis de datos con R y R Studio.

El análisis de datos con R ha surgido como un enfoque muy importante para empresas de todo tipo, desde el mundo de las finanzas al de los videojuegos pasando por tiendas online o incluso los deportes. R permite que incluso aquellos que tienen comprensión intuitiva de los conceptos subyacentes, sin un trasfondo matemático profundo, den rienda suelta a análisis potentes y detallados de sus datos.

Este curso te mostrará cómo puedes poner sus habilidades de análisis de datos en R para uso práctico, con recetas que atienden las tareas básicas y avanzadas de análisis de datos.

Desde la adquisición de los datos y su preparación previa para el análisis hasta las técnicas más complejas de análisis de datos, intentaremos llevar a cabo las implementaciones de cada técnica de la mejor manera posible. También visualizaremos los datos utilizando los paquetes más populares de R como ggplot2 y encontraremos información oculta en los mismos. Comenzando con la implementación de conceptos básicos del mundo del análisis de datos, como manejar sus datos para crear gráficos básicos, acabaremos dominaremos las técnicas de análisis de datos más avanzadas, como realizar análisis de clúster o generar informes y visualizaciones de análisis efectivas. También trabajaremos con series temporales, regresión y estimación de datos, un sistema de recomendaciones o el análisis de mercados financieros o redes sociales entre otros, por tanto ¡tienes muchos campos donde aplicar todo lo que aprendas aquí en el curso! A lo largo del curso, conoceremos los problemas comunes y los obstáculos que se suelen encontrar al implementar cada una de las técnicas de análisis de datos en R, así como diferentes formas formas de superarlas de la manera más fácil posible.

Al final de este curso, tendrás todo el conocimiento que necesita para convertirte en un experto en análisis de datos con R, y poner sus habilidades a prueba en escenarios del mundo real.

Tema 1 - Adquirir y preparar nuestros ingredientes - Los datos

Los ingredientes de todo analista de datos son los datos. No se encuentran todos del mismo modo ni en el mismo formato, así que lo primero que nos toca es conocer donde buscarlos y qué esperar

Tema 2 - ¿Qué tenemos aquí? - El análisis exploratorio datos

Vamos a llevar acabo el análisis preliminar, llamado exploratorio de los datos donde vamos a conocer información relevante con algunas técnicas sencillas y básicas pero muy útiles

Tema 3 - ¿Donde pongo esto? - El proceso de clasificación

Clasificar objetos es tarea fundamental del analista de datos y por eso veremos técnicas tan chulas como Navy Bayes, K Nearest Neighbors, Support Vector Machines o Redes Neuronales entre otros

Tema 4 - ¿Cuanto voy a vender? - Regresión

La regresión es una técnica muy bonita para obtener valores concretos, predecir valores objetivo en base a ciertos parámetros.

Tema 5 - Simplifiquemos los datos - Técnicas de reducción de datos

Vamos a llevar a cabo técnicas de reducción de datos muy interesantes, como por ejemplo el clustering jerárquico aglomerativo y divisitivo o el análisis de componentes principales

Tema 6 - Aprendiendo del pasado para pronosticar el futuro - Las Series Temporales

Vamos a ver las series temporales en R, un objeto especiar para lidiar con fechas y eventos que suelen repetirse en ciclos de tiempo establecidos

Tema 7 - Un cambio de look - Visualización de datos avanzada

El mostrar los datos bonitos y con sentido es una de las tareas principales de un data scientist, así que vamos a ver más representaciones gráficas para dar explicación a nuestros datos

Tema 8 - ¡Creo que esto podría gustarte! - Sistemas de recomendación

Vamos a ver cómo dar recomendaciones basadas en contenido, en elecciones ya hechas por otros usuario o hacer un mix de ambas en los modelos híbridos

Tema 9 - Conexiones por doquier - Análisis de Redes Sociales

Vamos a ir a un tema que está muy de moda: el análisis de redes sociales y cómo representar las relaciones en forma de grafo con RStudio

Tema 10 - Un data scientist vale lo que sus informes

Es hora de presentar los resultados que hemos hallado en el resto de secciones de forma elegante y para ello hay que hacer unos documentos bonitos y fáciles de leer y entender

Tema 11 - Soluciones elegantes y eficientes en R

En este caso queremos que nuestro código sea bonito y eficiente haciendo uso de las diferentes herramientas del paquete plyr y cómo ser unos maestros Jedi de R.

Tema 12 - Análisis de datos geoespaciales

Vamos a ver una introducción a los datos geoespaciales y cómo pueden analizarse con Rstudio haciendo uso de Google Maps

Tema 13 - Otros lenguajes de programación y software con R

Vamos a finalizar este curso de R con un broche final: integración con Java, Excel, MySQL entre otros.

Y recuerda que el curso completo con mas de 50 horas de contenido en video grabado por el profesor Juan Gabriel Gomila, lo tienes disponible por solo 19,99€ en https://www.udemy.com/r-data-science/?couponCode=GIT_JB