Desembarcando en R

Lo que aprenderás

• Nueva edición en: EscuelaDeDatosVivos. AI !
• Uso de Rstudio (entorno de desarrollo)
• Introducción al universo tidyverse y dplyr para análisis y preparación de datos
• Introducción a crear un modelo machine learning (random forest)
• Como cargar archivos txt/csv
• Manejo de datos, filtrar y reemplazar valores (R base, filter y mutate)
• Introducción al análisis exploratorio de datos (visual y numérico)
• Introducción a gráficos con ggplot2
• Ordenar y seleccionar columnas (arrange y select)
• Identificar reemplazar valores nulos (NA)
• Operadores aritméticos y lógicos
• Agrupar y sumarizar datos (group_by y summarise)
• Validar resultados del modelo con datos nuevos (curva gain)
• Bonus track! (R Markdown)

Requisitos

• Se recomienda algunos conocimientos básicos de programación

Descripción

Actualización! Este curso migra con una 2da edición con más material a: EscuelaDeDatosVivos.AI :D

Bienvenid@s!

Este curso busca hacer una breve introducción, a los temas centrales de Ciencia de Datos, orientado a personas que nunca vieron nada de R.

A lo largo de 11 laboratorios, y 17 videos (más un bonus track), se le plantea al estudiante distintos métodos y funciones, para poder abordar eficientemente los temas comunes como son:

• Carga de datos
• Análisis exploratorio de datos
• Preparación de datos
• Creación y validación de un modelo predictivo

Los paquetes que usaremos serán: tidyverse (con dplyr y ggplot2), funModeling, corrr, Hmisc y randomForest.

Todos los laboratorios cuentan con su sección de ejercicios (y su correspondiente resolución), punto clave para poder fijar los conocimientos vistos.

Es un curso pensado para terminar en 5-días, incluyendo la parte de ejercicios. No es indispensable terminarlos todos, pero si intentarlo. La práctica y el error es la mejor manera de aprender.

Si hay algo que no se entiende, o pensás que se puede mejorar, mandame un mensaje y lo tendré en cuenta para agregar como anexo. Es el primer curso online que hago, y estoy aprendiendo a mejorar :)

¿Para quién es este curso?

• Personas con conocimientos básicos en programación, con ganas de iniciarse en ciencia de datos
• Esta planteado de manera genérica, tanto para investigadores como personas de negocio