Nivel Básico
35 clases
5 horas de contenido
16 horas de práctica
Domina la sintaxis, analiza datasets y grafica tus resultados con el poder del lenguaje R. Ingresa al mundo del Data Science para pasar de las líneas de código a las funciones y encuentra las historias increíbles que se esconden detrás de los datos.
Variables, tipos de datos y estructuras
EDA: Exploratory data analysis
- 13
Qué es EDA: Exploratory Data Analysis
04:46 min - 14
Gráficas de dispersión e histogramas.
04:31 min - 15
Box Plot y su interpretación
07:08 min - 16
EDA con dataset proyecto - Gráficas de dispersión.
08:09 min - 17
EDA con histogramas.
10:37 min - 18
EDA con dataset proyecto - histogramas - ggplot2
07:20 min - 19
EDA con box plot- ggplot2
11:29 min - 20
EDA con dataset proyecto - box plot- ggplot2 - dplyr
11:36 min - 21
EDA con gráficas de dispersión con más de dos variables - ggplot2
07:48 min - 22
EDA con dataset proyecto usando gráficas de dispersión con más de dos variables - ggplot2 - plotly
10:41 min
La estadística de los datos
- 23
Buscando correlaciones con pairs
13:49 min - 24
Confirmando correlaciones con la función cor
05:08 min - 25
Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto
07:20 min - 26
Confirmando correlaciones con la función cor en dataset proyecto.
07:35 min - 27
Protegiéndonos de los peligros del promedio.
08:02 min - 28
Eliminando los NA's para hacer los cálculos.
08:01 min - 29
Estadística y visualización aplicada a análisis de datos de mercadeo.
01:45 min
Ajustando los datos
Mejorando la visualización
Organizar visualizaciones y código con R Markdown
Conclusiones Finales
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Sonia Ardila
Senior Data Specialist
Senior Data Specialist
Opiniones del curso
4.6 · 724 opiniones
Miguel Angel Rodriguez Herrera
@michaelrdzhr·
El programa abarcó una inmersión metodológica exhaustiva en el entorno de R para el cómputo estadístico. Durante el curso se asimilaron las bases del control y tipado de datos utilizando funciones de coerción lógica (as.logical) y análisis estructural objetivo a través del comando str(). Asimismo, se implementaron flujos de trabajo orientados al Análisis Exploratorio de Datos (EDA) mediante resúmenes numéricos y distribuciones espaciales de cuartiles en diagramas de caja (boxplot). La visualización avanzada se estructuró sobre la gramática de gráficos utilizando la librería ggplot2, dominando el mapeo estético (aes), geometrías de dispersión (geom_point) y la modularización multidimensional con faceteado (facet_wrap).
Oscar Leandro Camacho Vasquez
@Osc6·
Muy práctico el curso, me gusto mucho.
Alberto Felipe Meza Cabanillas
@betomeza2108·
Excelente, muy claro y pràctico!!
Mateo Rafael Villarinos Nuñez Berger
@mateovillarinos·
muy buen lenguaje para aprender a manipular con estadistica los datos y asi mostrar graficos y accionables
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist
127 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
Data Analyst
52 horas
13 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
Comunidad
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