Con este curso aprenderás a programar en R desde cero.
Empezamos con lo básico, desde la instalación en diferentes sistemas operativos, explicación del lenguaje R y muchos ejemplos.
Analizaremos diferentes sets de datos, trataremos de replicar los resultados de estudios publicados en revistas, las diferencias que hay entre los cómics de diferentes editoriales, veremos como se relaciona la felicidad de un país con su desarrollo y veremos cuanta cerveza se bebe en el Oktoberfest entre otras cosas. Además, aprenderás a crear webs escritas en R para que puedas publicar tus resultados.
¿Por qué debes realizar este Curso de R con KeepCoding?
Dispones de videos con muchos ejemplos además de todo el código disponible en Gitlab. Además dispones de medios para contactar con el profesor y resolver dudas que se te planteen con los videos.
¿Qué sabrás hacer al terminar el Curso de R?
- Realizar una análisis exploratorio de datos en R.
- Pintar gráficas
- Publicar tus análisis en web o en un notebook.
- Como integrar R con Python y con Spark.
Machine learning en R:
- Aprendizaje supervisado (regresión, clasificación y series temporales)
- Aprendizaje no supervisado (clustering)
¿Qué proyecto o práctica se realizará en este curso?
En este curso analizaremos diferentes datasets públicos, algunos publicados en revistas como Nature, y se replicarán los análisis en R.
Veremos entre otras cosas:
- Cómo se relaciona la felicidad de un país con sus desarrollo sostenible y con su PIB.
- Cuánta cerveza se bebe en el Oktoberfest y cómo ha cambiado con los años.
- Como de diferentes son los personajes de cómic de Marvel® y de DC® .
- El área de España y de diferentes provincias o su distribución de alturas y cómo exportarlo a una impresora 3D.
- Predicción de la toxicidad de diferentes compuestos.
- Predicción de que un asteroide sea peligroso.
- Desarrollo de una aplicación web utilizando Shiny y otra utilizando Plumber.
¿Cuáles son las oportunidades laborales?
Existe una gran demanda de científicos de datos. Los datos son el nuevo petróleo y para su explotación hacen falta herramientas como R. Todas las empresas sean del sector que sea como retail, telecomunicaciones, farmacéuticas, etc.. necesitan realizar análisis de sus datos y poder extraer el conocimiento de ellos.
Existen grandes oportunidades para este sector y el saber R te abrirá muchas puertas a la hora de encontrar nuevas oportunidades laborales.
¿Qué requisitos técnicos necesito para realizar este curso?
Este curso se puede seguir con cualquier PC, y en cualquier sistema operativo.
En el curso veremos cómo instalar todo lo necesario en Windows, Mac y Linux.
Los requisitos que pide Rstudio, que es el software que vamos a utilizar en el curso son como mínimo una máquina con 2 cores y 4Gbytes de RAM.
No vamos a usar sets de datos que requieran una gran cantidad de memoria o de CPU.
¿Qué conocimientos debo tener para realizar este curso?
- Si ya sabes algo de estadística o estás empezando con Machine Learning te resultará más fácil, pero no es un requisito.
- Este curso está diseñado para gente que quiere aprender R desde cero. Vamos a explicar con detalle como es el lenguaje, pero si ya sabes programar en otro lenguaje de programación te resultará más fácil porque habrá conceptos que ya te suenen.
- Durante el curso en algún capítulo también veremos algún concepto estadístico o de Machine Learning como test estadísticos, correlaciones, regresiones, clustering, etc... explico en el curso como usarlo y para que sirven, pero no entramos en ninguna explicación teórica de los algoritmos.
El curso es principalmente práctico, verás el resultado de esos algoritmos sin entrar al detalle de cómo funcionan por dentro.
¿Te lo vas a perder?
José María González Calabozo
Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Carlos III de Madrid, Master TIC por la UPC y doctor por la Universidad Carlos III de Madrid en temas relacionados con coclustering de genes.
Desde hace varios años trabaja como científico de datos en temas relacionados en el mundo telco. Profesor de Estadística y Data Mining del bootcamp de BigData en keepcoding. Además cuenta con una amplia base de conocimiento del desarrollo software metodologías y lenguajes.
¿Qué contiene el curso?
- Programación de scripts en R.
- Análisis exploratorio de Datos y estadística básica.
- Representación gráfica y mapas.
- Machine Learning: regresión, clasificación, clustering y series temporales.
- Integración con Python y Spark.
- Creación de aplicaciones web en R.
- Capítulo 1 - Primeros pasos en R (9:08)
- Capítulo 1 - Ejecuciones básicas & Operaciones numéricas (3:50)
- Capítulo 1 - Vectores (8:00)
- Capítulo 1 - Listas (2:41)
- Capítulo 1 - Matrices (3:14)
- Capítulo 1 - Factores (1:25)
- Capítulo 1 - DataFrame (18:34)
- Capítulo 1 - Fechas y Horas (8:51)
- Capítulo 1 - Ejemplo lectura de datos (29:16)
- Capítulo 1 - Valores NA, NAN, NULL (5:12)
- Capítulo 1 - Notebooks (8:12)
- Capítulo 2 - Flujo de un programa en R (2:44)
- Capítulo 2 - Creación de función básica (3:40)
- Capítulo 2 - Control de flujo (IF-ELSE-FOR-WHILE) - Parte 1 de 2 (16:12)
- Capítulo 2 - Control de flujo (IF-ELSE-FOR-WHILE) - Parte 2 de 2 (24:20)
- Capitulo 2 - Bucle White - Parte 1 de 2 (15:19)
- Capitulo 2 - Bucle White - Parte 2 de 2 (22:49)
- Capítulo 2 - Creación de Scripts - Parte 1 de 2 (16:22)
- Capítulo 2 - Creación de Scripts - Parte 2 de 2 (32:32)
- Capitulo 3 - Gráficos - Introducción (2:36)
- Capitulo 3 - Gráficos - Lbrería GGplot Parte 1 de 4 (19:27)
- Capitulo 3 - Gráficos - Lbrería GGplot Parte 2 de 4 (13:04)
- Capitulo 3 - Gráficos - Lbrería GGplot Parte 3 de 4 (42:12)
- Capitulo 3 - Gráficos - Lbrería GGplot Parte 4 de 4 (43:34)
- Capitulo 3 - Gráficos - Librería plotly (8:16)
- Capitulo 3 - Gráficos - Gráficos 3D (6:08)
- Capítulo 4 - Introducción al capítulo exploratorio de datos (0:33)
- Capítulo 4 - Obtención y limpieza de datos - Parte 1 de 2 (18:02)
- Capítulo 4 - Obtención y limpieza de datos - Parte 2 de 2 (30:57)
- Capítulo 4 - Análisis exploratorio de datos - Parte 1 de 2 (29:14)
- Capítulo 4 - Análisis exploratorio de datos - Parte 2 de 2 (32:16)
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