Descripción
¿Te preguntas qué lenguaje de programación aprender y qué curso de ciencia de datos tomar? ¿Te interesa el lenguaje R para ciencia de datos, pero aún tienes dudas? En la ciencia de datos, que el lenguaje R sea cada vez más popular, no es mera casualidad. La manipulación de datos, visualización de datos, y el aprendizaje automático son los fundamentos de la programación R, y el ecosistema del paquete te permitirá obtener increíbles logros que serían complicados con otros lenguajes de programación. Especialmente en visualización de datos.
El valor de registrarte a un curso de ciencia de datos hoy
Si has revisado ofertas de trabajo recientemente, probablemente te has dado cuenta que un científico de datos está cada vez más en demanda. Y es una tendencia a nivel mundial. En los próximos 3 años, más de 10 millones de puestos nuevos estarán vacantes para aquellos que se tomaron el tiempo para tomar un curso en ciencia de datos. Si quieres asegurar un trabajo a largo plazo y además obtener un salario alto hoy, invierte tu tiempo en este curso R.
Pretendo que este curso de ciencia de datos te guía a través de los fundamentos del lenguaje R. En este curso, aprenderás ciencia de datos a través de mí, un tutor nativo en R, al trabajar juntos en 4 proyectos y explorando 8 estudios de caso. Esto te ayudará a acelerar tu proceso de aprendizaje de ciencia de datos desde cero. El lenguaje R se conoce por ser difícil de aprender, pero estaré contigo para guiarte a través de los principios básicos hasta que te sientas seguro.
Los ejemplos reales te ayudarán a responder tanto el ¨cómo¨ como el¨por qué¨ utilizar R para ciencia de datos. En este curso de ciencia de datos de más de 30 horas, haré uso de más de 100 piezas de material de estudio así como plantillas de programación R, para que puedas aprender de manera práctica en este curso R.
Beneficios del curso
- Al iniciar tu aprendizaje R conmigo, comenzaremos con los fundamentos básicos sobre cómo benefician al mundo moderno la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
- Te explicaré el valor de tu decisión de aprender ciencia de datos y te convertiré mi experiencia y consejos si quieres cambiar de carrera y convertirte en un científico de datos.
- Me aseguraré que todos los fundamentos sobre importación/exportación de datos en R queden claros.
- Además verás los beneficios del paquete dplyr para gestión fácil de datos, y sabrás por qué ggplot2 es perfecto para la visualización de datos.
- Exploraremos temas como visualización de datos, gestión de datos y declaraciones condicionales con el lenguaje R.
Estos puntos clave son sólo la punta del iceberg de este curso R en ciencia de datos. Activaremos nuestro submarino amarillo para explorar R a profundidad.
Google, Facebook, Twitter, AirBnB, Uber y otros, utilizan R con fines específicos
Ahora, sé que no existe un sólo lenguaje de programación que llene todas tus expectativas. Así es la vida. Lo que sí te puedo asegurar es que Google aprovecha R para consolidar la evaluación y efectividad cuando hace pronósticos económicos. Facebook utiliza R para el análisis del comportamiento del usuario. Además, el equipo de Twitter utiliza R para la visualización de datos. Microsoft, AirBnB, Uber y otras enormes compañías buscan contratar a ese científico de datos competente en R, por lo que es una excelente elección tomar un curso de ciencia de datos en el 2019 y aprender programación R. ¡Créeme, te guiaré y aprenderás ciencia de datos desde cero!
¿Qué aprenderás?
- Sabrás cómo y por qué usar R para ciencia de datos y aprendizaje automático Obtendrás consejos prácticos y asesoramiento sobre la carrera como científico de datos Trabajarás en tareas prácticas y examinarás estudios de caso para entender completamente los fundamentos de programación R Serás capaz de utilizar las funciones principales y los paquetes de R
Requisitos
- No se requiere conocimiento previo para tomar este curso Los programas y los datos necesarios se te proveerán de manera gratuita
Plan de estudios
Course consist of total 22h 31m of content, in total.
Sección 1: Conoce a tu instructor
Sección 2: Introducción a la ciencia de datos
Sección 3: Descripción del contenido del curso
Sección 4: Introducción a R
Sección 5: Programación R
Sección 6: Estructura de datos R
Sección 7: Importar y exportar en R
Sección 8: Manipulación de datos
Sección 9: Visualización de datos
Sección 10: Introducción a estadísticas
Sección 11: Prueba de hipótesis
Sección 12: Prueba de hipótesis en práctica
Sección 13: Caja de herramientas de aprendizaje automático
Sección 14: Entendimiento de caso de negocio
Sección 15: Pre-procesamiento de datos
Sección 16: Aprendizaje supervisado : Regresión
Sección 17: Descripción de clasificación
Sección 18: Regresión logística
Sección 19: Estudio K-NN
Sección 20: Estudio SVM
Sección 21: Naive Bayes
Sección 22: Árbol de decisión
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