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Aprende a programar en R y domina el análisis de datos

R es un lenguaje de programación y un entorno de desarrollo integrado (IDE) utilizado en ciencia de datos, estadísticas y análisis de información.

Fue desarrollado en 1993 por Ross Ihaka y Robert Gentleman, y desde entonces ha sido ampliamente utilizado por científicos de datos, estadísticos y analistas de información para realizar análisis estadísticos complejos y gráficos de alta calidad.

R es conocido por ser un lenguaje de programación flexible y potente, y cuenta con una gran cantidad de paquetes y librerías que pueden ser utilizadas para realizar una amplia variedad de tareas de análisis de datos.

Introducción a R

Este curso te ayudará a dominar los conceptos básicos del análisis de datos utilizando el lenguaje de programación R.

Aprenderás a manipular estructuras de datos comunes como vectores, matrices, listas y marcos de datos, y estarás preparado para realizar tu propio análisis de datos en R.

Este lenguaje es ampliamente utilizado en el campo de la ciencia de datos y las estadísticas, y el curso lo ofrece DataCamp, una empresa líder en el campo de la educación en análisis de datos.

El curso está enfocado a aquellos interesados en dominar R, aunque se recomienda tener algún conocimiento previo de programación. Se imparte en inglés y dura un total de 4 horas.

¡Aprende a programar en R y mejora tus habilidades en análisis de datos!

Los temas a tratar a lo largo del curso de son:

  • Introducción a lo básico. Aprende a dar tus primeros pasos en R y descubre los tipos de datos básicos y a utilizar la consola para asignar variables y como calculadora.
  • Vectores. Descubre cómo analizar los resultados de juego usando vectores en R.
  • Matrices. Aprenderás a crear matrices y cómo realizar cálculos básicos con ellas.
  • Factores. Los datos se dividen en un número limitado de categorías y en R se almacenan en factores. Estos son muy importantes en la analítica de datos y aquí descubrirás cómo crearlos, dividirlos y compararlos.
  • Marcos de datos. La mayoría de los conjuntos de datos se almacenan en forma de marcos de datos. Con esta información podrás crearlos, seleccionar lo interesante y ordenarlos según tus necesidades.
  • Listas. A diferencia de los vectores, las listas pueden incluir diferentes tipos de componentes.

Accede al curso usando este enlace.


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