Curso completo de R para Data Science con Tidyverse

Aprende los fundamentos de Data Science con RStudio y Tidyverse. Pon en práctica tus nuevas habilidades con ejercicios reales y ejemplos de todo tipo.

Bienvenido a este magnífico y completo curso de RStudio y Tidyverse, donde el objetivo es formarte para que seas un buen data scientist y que tengas todos los fundamentos esenciales del uso de los paquetes del software estadístico R y RStudio para que así puedas llevar a cabo análisis de datos completos.

Aquí tendrás todo lo que necesitas para luego continuar con cursos más avanzados como los de Curso Completo de Machine Learning: Data Science Con RStudio o Curso Completo de Machine Learning: Data Science en Python,  que tenemos publicados aquí mismo en Frogames, con todos los conocimientos esenciales bien asentados.

Basado en el manual gratuito de Tidyverse, R for Data Science de Garrett Grolemund y Hadley Wickham, y adaptado con ejemplos de casos reales y divertidos, tienes todo lo que necesitas para aprender de un modo divertido y ser todo un analista de datos.

En particular, tenemos muchas cosas que enseñarte, pues el trabajo del data scientist es muy variado y divertido.

• Usarás R desde cero hasta convertirte en un profesional, haciendo mucho énfasis en las diferentes partes que lo componen, en la sintaxis básica de creación de scripts, la generación y exportación de gráficos, instalación de librerías diversas y mucho más
• Aprenderás a utilizar ggplot2, una librería muy completa para representaciones gráficas basada en el uso de capas de información para ir construyendo el gráfico cada vez más completo y avanzado con el que transmitir todo lo que has ido aprendiendo
• Organizarás y manipularás datos con dplyr, la librería para trabajar datos como si fuera una base de datos. Seleccionarás, ordenarás y crearás nuevas variables para su posterior análisis y representación gráfica
• Estructuras de datos avanzadas con las tibbles de tidyverse y la completa sintaxis de maggrit, que acelera y potencia la sintaxis para evitarnos crear variables intermedias en nuestro trabajo de data science gracias a sus pipes
• Carga de datos a través de la lectura de ficheros de todo tipo gracias a readr, la versión de lectura mejorada de tidyverse que dinamiza y acelera la carga de millones de datos directamente con una instrucción, independientemente del tipo de fichero: CSV, XML, JSON…
• Librerías especiales de tratamiento de datos como stringr o lubridate, especiales para formatos de datos puntuales, así como para hacer una sintaxis de expresión regular que ayude a procesar cadenas complejas de textos como twits o comentarios de un blog entre otros
• Trabajar a fondo con todos los tipos de datos esenciales para un analista:  valores lógicos, números enteros, doubles, strings, date, datetimes… Incluso veremos las estructuras de datos más comunes, incluidos los vectores, las listas o las tibbles entre otros
• Programación funcional vs programación imperativa. Las ventajas de cada una de ellas y cuando usar una u otra
• Creación y actualización de modelos, la fase final del analista de datos que todo el mundo busca para resolver su problema original
• Reporting y cómo escribir recomendaciones, actualizaciones y unos informes finales que te permitan cobrar al final de tu trabajo realizado como Data Scientist

Y mucho más en este curso completo de Tidyverse, donde la idea es formarte como analista de datos y poder dedicarte en el futuro a ser un data scientist.

¡Nos vemos en clase!