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Curso

Análisis exploratorio de datos en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 9/2024

Aprende a utilizar técnicas gráficas y numéricas para empezar a descubrir la estructura de los datos.

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RExploratory Data Analysis

4 h

15 vídeos

54 Ejercicios

3,950 XP

110K+

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Descripción del curso

Cuando tu conjunto de datos se representa como una tabla o una base de datos, es difícil ver mucho más allá de su tamaño y los tipos de variables que contiene. En este curso, aprenderás a usar técnicas gráficas y numéricas para empezar a descubrir la estructura de tus datos. ¿Qué variables sugieren relaciones interesantes? ¿Qué observaciones son inusuales? Al final del curso, podrás responder a estas preguntas y más, generando gráficos que sean a la vez informativos y estéticos.

Requisitos previos

Introduction to Statistics in R Introduction to Data Visualization with ggplot2

1

Exploración de datos categóricos

En este capítulo, aprenderás a crear resúmenes gráficos y numéricos de dos variables categóricas.

Exploración de datos categóricos

Expectativas sobre el gráfico de barras

Repaso de tabla de contingencia

Eliminar niveles

Gráficos de barras en paralelo

Interpretación de un diagrama de barras

Frecuencias vs. proporciones

Proporciones condicionales

Recuentos vs. proporciones (2)

Distribución de una variable

Diagrama de barras marginal

Gráfico de barras condicional

Mejora el gráfico de sectores

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2

Exploración de datos numéricos

En este capítulo, aprenderás a resumir gráficamente datos numéricos.

Exploración de datos numéricos

Histograma con facetas

Diagramas de caja y densidad

Comparar distribuciones con gráficos

Distribución de una variable

Histogramas marginales y condicionales

Interpretación de histogramas marginales y condicionales

Tres anchos de bin

Interpretación de tres anchos de bin

Diagramas de caja

Diagramas de caja para valores atípicos

Selección de gráfico

Visualización en dimensiones superiores

Gráfico con 3 variables

Interpreta un gráfico de 3 variables

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3

Resúmenes numéricos

Ahora que hemos visto cómo explorar datos categóricos y numéricos, aprenderás algunas estadísticas útiles para describir distribuciones de datos.

Medidas de tendencia central

Elección de la medida de centralidad

Calcula medidas de centralidad

Medidas de variabilidad

Elección de la medida de dispersión

Calcular medidas de dispersión

Elige medidas de centro y dispersión

Forma y transformaciones

Describe la forma

Transformaciones

Valores atípicos

Identificar valores atípicos

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4

Estudio de caso

Aplica lo aprendido para explorar y resumir un conjunto de datos real en este estudio de caso sobre spam en el correo electrónico.

Presentación de los datos

Spam y num_char

Interpretación de spam y num_char

Interpretación de Spam y !!!

Agrupar niveles

Interpretación de imagen y spam

Integridad de los datos

Responder preguntas con encadenamientos

¿Qué hay en un número?

Interpretación de qué hay en un número

Conclusión

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