Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Una vez que hayas empezado a aprender herramientas para manipulación y visualización de datos como dplyr y ggplot2, este curso te da la oportunidad de aplicarlas con un conjunto de datos real. Explorarás el historial de votaciones de la Asamblea General de las Naciones Unidas, analizando las diferencias de voto entre países, a lo largo del tiempo y entre temas internacionales. Por el camino, practicarás más con los paquetes dplyr y ggplot2, conocerás el paquete broom para ordenar resultados de modelos y experimentarás un análisis exploratorio de principio a fin, típico en ciencia de datos.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Limpieza y resumen de datos con dplyr
La mejor forma de aprender técnicas de preparación de datos es aplicarlas a un estudio de caso concreto. Aquí aprenderás a limpiar y filtrar el conjunto de datos de votaciones de las Naciones Unidas con el paquete dplyr, y a resumirlo en unidades más pequeñas e interpretables.
- El conjunto de datos de votaciones de las Naciones Unidas50 XP
- Filtrar filas100 XP
- Añadir una columna de año100 XP
- Añadir una columna de país100 XP
- Agrupar y resumir50 XP
- Resumir el conjunto de datos completo100 XP
- Resumir por año100 XP
- Resumir por país100 XP
- Ordenar y filtrar datos resumidos50 XP
- Ordenar por porcentaje de votos "yes"100 XP
- Filtrar un resumen de resultados100 XP
2
Visualización de datos con ggplot2
Una vez que hayas limpiado y resumido los datos, querrás visualizarlos para entender tendencias y extraer conclusiones. Aquí usarás el paquete ggplot2 para explorar las tendencias de las votaciones de las Naciones Unidas en cada país a lo largo del tiempo.
3
Modelado ordenado con broom
Mientras que la visualización te ayuda a entender un país cada vez, el modelado estadístico te permite cuantificar tendencias entre muchos países e interpretarlas en conjunto. Aquí aprenderás a usar los paquetes tidyr, purrr y broom para ajustar modelos lineales a cada país, y a entender y comparar sus resultados.
4
Uniones y ordenación
En este capítulo aprenderás a combinar varios conjuntos de datos relacionados, como incorporar información sobre el tema de cada resolución en tu análisis de votos. También aprenderás a convertir datos desordenados en datos ordenados y verás cómo los datos ordenados pueden guiar tu exploración de temas y países a lo largo del tiempo.
R
Estudio de caso: Análisis exploratorio de datos en R
Curso
completado
