Formación en ciencia de datos con R
Ciencia de datos con R y Tidyverse
Description
El profesional de Ciencia de Datos se ha convertido en uno de los perfiles más buscados por empresas de tecnología. Y el lenguaje R es una de las más importantes en este mundo de la ciencia de datos.
Y la única manera de aprender a hacer ciencia de datos es haciendo ciencia de datos. La práctica lleva al conocimiento.
En este curso vas a aprender que es el ciclo de la ciencia de datos y como utilizar R para analizar datos.
Vas a aprender a importar y ordenar bases de datos.
Vas a aprender como cruzar informaciones de bases de datos distintas
Vas a aprender como transfrmar datos y calcular métricas
Vas a aprender como crear visualizaciones de las métricas y como personalizar los gráficos
Vas a aprender a exportar tus gráficos a figuras de alta resolución en formato PNG
Todo esto de manera 100% práctica, utilizando bases de datos reales
Durante el curso vamos a analizar datos de COVID19 con origen en diferentes fuentes de datos, vamos a calcular metricas y dibujarlas para entender que informaciones las bases de datos contienen. Estas informaciones son útiles a la hora de tomar decisiones.
Utilizaremos el Rstudio y el Rstudio cloud. Asumimos que el alumno conoce estas herramientas y si no conoce indicamos que pueda asistir nuestro curso anterior "Ciencia de datos para todos los publicos".
What You Will Learn!
- Aprenderás los fundamentos de la programación con el lenguaje R con un curso 100% práctico.
- Aprenderás los fundamentos de las Ciencias de los Datos con un curso fácil de seguir y práctico.
- Aprenderás a ejecutar tareas del Ciclo de la Ciencia de Datos con R como Importar, Ordenar, Transformar y Visualizar datos, calcular métricas y sacar insights.
- Aprenderás las tareas más comúnes de la Ciencia de Datos como trabajar con múltiples bases de datos, múltiples formatos de datos, etc.
- Aprenderás los pasos que debes seguir para contestar a las principales preguntas de Ciencia de Datos, a través de la resolución de ejemplos 100% prácticos
Who Should Attend!
- Personas con interés por Excel, SPSS, Power BI, Tableau u otras tecnologícas para análisis de datos
- Personas con interés por Machine Learning o Inteligencia Artificial
- Personas con interés por Ciencia de datos
- Personas con interés por Lenguajes de Programación
- Personas con interés por Bases de Datos
- Personas con interés por Visualización de Datos