Contenido del curso
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
Viendo más información con facet wrap - Parte 1
Resumen
Reto: ajusta la variable de peso de mtcars por peso en kilos.
