Domina el Análisis de Datos con R y Python: De Principiante a Experto
What you will learn:
- Manejo experto de dataframes y limpieza de datos en R y Python.
- Creación de visualizaciones de datos impactantes y profesionales.
- Aplicación práctica de la regresión lineal múltiple para análisis predictivo.
- Análisis y predicción de series de tiempo.
- Utilización eficiente de NumPy para la manipulación de arrays.
- Creación de gráficos con Matplotlib para comunicar datos de forma efectiva.
- Maestría en Pandas para análisis, transformación y filtrado de datos.
- Dominio de las expresiones regulares (regex) para el análisis de texto.
- Comprensión integral de cómo R y Python potencian el análisis de datos.
- Preparación para afrontar desafíos reales en el campo de la ciencia de datos.
Description
¡Transforma datos en conocimiento! Este curso intensivo te guía desde cero en el análisis de datos con R y Python. Aprenderás a manipular datos, crear visualizaciones impactantes, y construir modelos predictivos. Cubrimos técnicas esenciales como el manejo de dataframes, limpieza de datos, regresión lineal múltiple, series de tiempo, Numpy, Pandas, Matplotlib, y expresiones regulares. Perfecto para principiantes y profesionales que buscan mejorar sus habilidades en ciencia de datos. Desarrolla una base sólida en análisis estadístico, visualización de datos, y modelado predictivo con R y Python. ¡Inscríbete ahora y comienza tu viaje hacia el éxito en la ciencia de datos!
Módulo R: Explora el manejo de dataframes, técnicas avanzadas de limpieza de datos usando dplyr, crea gráficos con ggplot2, aplica la regresión lineal múltiple, y realiza análisis de series de tiempo para predicciones.
Módulo Python: Domina NumPy para manipulación de arrays, crea visualizaciones impresionantes con Matplotlib, utiliza Pandas para el análisis de datos estructurados, y domina el poder de las expresiones regulares para procesar texto.
Este curso práctico te prepara para aplicar tus habilidades en proyectos reales. Al finalizar, tendrás la confianza para analizar datos, generar informes convincentes y contribuir significativamente al campo de la ciencia de datos. ¡No esperes más, comienza hoy!
Curriculum
¿Cómo está formado el curso?
Esta sección introductoria incluye una descripción general del curso (1:43), brindando a los estudiantes una visión completa de lo que pueden esperar a lo largo del aprendizaje.
P1.- R Programming: Introducción al Análisis de Datos Avanzado
Comenzamos con una bienvenida al curso (0:32) y una revisión del temario (1:22). Se explican los conceptos fundamentales del análisis de datos (2:15), consideraciones importantes (6:28), la diferencia entre R y RStudio (4:06), y se proporciona acceso a archivos descargables (0:13).
P1.- Dataframes y Limpieza de Datos con R
Esta sección profundiza en el manejo de DataFrames. Se revisan los DataFrames (6:32), se explica cómo acceder a los datos (Attach) (9:33), añadir/quitar columnas y filas (7:46, 6:36), ordenar (7:28), y filtrar DataFrames (5:58).
P1.- Limpieza de Datos Avanzada con R
Se cubren las librerías necesarias (6:18), la unión de bases de datos (5:28), y se utilizan funciones de dplyr para seleccionar, filtrar (7:56), mutar (6:12), ordenar (7:30) y transformar datos con tidyr (6:50, 8:13).
P1.- Creación de Gráficos Avanzados con ggplot2
Se introduce ggplot2 (6:12), se muestra cómo añadir capas a los gráficos (5:40), aplicar transformaciones estadísticas (5:22), personalizar gráficos (7:45), y crear gráficos de líneas (5:26), barras (6:23), histogramas (7:10), y cajas y bigotes (7:12), incluyendo consideraciones finales (6:43).
P1.- Regresión Lineal Múltiple con R
Se introduce la regresión lineal múltiple (7:22), se explican las matrices de correlación (9:05, 6:15), la creación de modelos (8:13), y se cubren modelos exponenciales (8:34).
P1.- Análisis de Series de Tiempo con R
Esta sección abarca el manejo de fechas (9:36), una introducción a series de tiempo (5:31), el procesamiento de datos (7:23, 8:25), y la construcción de modelos predictivos (5:48). Un cuestionario finaliza esta parte.
P1.- Cuestionario de R
Un cuestionario de 10 preguntas para consolidar el aprendizaje de la parte 1 del curso.
P2.- Python: Introducción al Análisis de Datos Avanzado
Se da la bienvenida al módulo Python (0:35), se explica la ciencia de datos (8:58), qué es Python (1:37), se revisa el temario (1:40), se proporcionan archivos descargables (0:13), y se detalla la instalación de Python y Jupyter Notebook (6:11), incluyendo la creación del directorio de trabajo (5:35) e introducción a Jupyter Notebook (7:27).
P2.- NumPy: Manipulación de Arrays en Python
Se cubre la creación de arrays (5:37, 6:24), obtener y modificar elementos (5:57), filtrar elementos (6:58), el uso de Axis y el método delete (5:04), el método append (5:48), y diferentes operaciones sobre arrays (5:34, 5:06, 5:22).
P2.- Matplotlib (Pyplot): Visualización de Datos en Python
Se introduce Matplotlib (5:14), la personalización de gráficos (6:08), tipos de gráficos (7:07), tamaños, colores, líneas y marcadores (5:39), subplots (5:32, 6:18), y la configuración de ejes (5:41).
P2.- Pandas: Análisis de Datos Estructurado en Python
Se trabajan Series (5:56) y DataFrames (6:12), su creación (5:14), importación de datos (6:08), inspección (5:52), acceso a datos (5:24), rangos y filtrado (5:18), gestión de valores nulos (6:02, 6:59), análisis de bases de datos (5:31, 5:43, 6:52, 8:25), combinación de DataFrames (5:08, 5:11), funciones y mapping (6:18), y tablas pivote (6:21).
P2.- Expresiones Regulares (Regex) en Python
Se introduce el concepto de expresiones regulares (5:50), búsquedas usando límites (5:56), coincidencias básicas y cuantificadores (6:02), conjuntos de caracteres y grupos (7:08), la importación de archivos de texto (5:32), el uso de Regex con Pandas (6:19), y un análisis completo de un archivo de texto en varias partes (7:28, 5:47, 6:27, 8:12).
P2.- Cuestionario y Conclusión
Recomendaciones y consideraciones generales (6:51), un cuestionario de 12 preguntas, y una clase extra (0:26).
