Curso de R y Python para Data Science y Análisis de Datos
Aprende R y Python desde cero para Análisis de Datos, Data Science, Minería de Datos, Data Mining, Visualizaciones, etc.
Description
Este curso es para aprender R y Python desde cero mientras programas. Es un curso completamente práctico en el que tendrás la base necesaria para dominar y realizar análisis más avanzados con ambos programas.
Comenzaremos con la instalación de todo lo necesario para programar en nuestro ordenador y te enseñaremos también las herramientas de la nube que tienes disponible de forma gratuita para que ni siquiera tengas que instalar nada.
Luego veremos los fundamentos principales de cada lenguaje, cómo se configura, cómo se trabaja, cómo se definen las cosas, cómo se crean funciones y códigos, etc. Posteriormente, veremos los diferentes paquetes y librerías más usadas (Pandas, Seaborn, ggplot2, etc.) de cada lenguaje, que podemos utilizar en nuestros análisis de datos.
Y paso a paso veremos las diferentes formas de trabajar con los datos: cómo importarlos, cómo guardarlos, cómo descargar datos de internet y usarlos para analizarlos, cuáles son las principales partes del pre-procesado de datos, el análisis estadístico descriptivo, los diferentes gráficos que podemos crear en base a nuestros datos, y cómo podemos personalizar todas esas visualizaciones.
Todo ello utlizando múltiples casos prácticos reales. Y a su vez, tendrás a tu disposición muchísimo material complementario gratuito así como todos los códigos y scripts tanto de R como de Python, para que todo ese conocimiento lo puedas transferir rápidamente a tu propio campo y tus propios análisis.
Así que si tomas este curso estarás preparado para manejar R y Python con total soltura, y podrás comenzar a estudiar métodos un poco más avanzados del análisis de datos programados en R o Python.
¡Un saludo y espero que nos veamos en clase!
Elisa
What You Will Learn!
- Instalación de R y Python.
- Dominar desde cero ambos lenguajes.
- Importar y exportar datos y resultados de los análisis.
- Pre-procesamiento de datos y limpieza.
- Descripción de los datos en R y Python.
- Conceptos de estadística necesarios para poder analizar datos.
- Aprender las librerías más usadas (numpy, pandas, matplotlib, ggplot, etc.)
- Todo tipo de visualizaciones para diferentes tipos de datos (univariantes, multivariantes, series temporales, mapas, etc.)
Who Should Attend!
- Estudiantes.
- Investigadores.
- Programadores.
- Iniciados en Data Science y Análisis de Datos.