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R es un lenguaje de programación muy versátil y potente, célebre por sus capacidades en el análisis estadístico, la visualización de datos y su completa colección de paquetes.

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Introducción a R

BásicoNivel de habilidad
4 horas
31.9K
Domina los fundamentos del análisis de datos en R, como vectores, listas y marcos de datos, y practica R con conjuntos de datos reales.

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Programación R

22 horas
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¡Mejora tus conocimientos de programación en R! Aprende a trabajar con estructuras de datos comunes, a optimizar el código y a escribir tus propias funciones.

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Introducción a R

BásicoNivel de habilidad
4 horas
31.9K
Domina los fundamentos del análisis de datos en R, como vectores, listas y marcos de datos, y practica R con conjuntos de datos reales.

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R intermedio

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Continúa tu viaje para convertirte en un ninja de R aprendiendo sobre sentencias condicionales, bucles y funciones vectoriales.

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Comienza a explorar y visualizar tus datos con tidyverse, una potente y popular colección de herramientas en R.

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Introducción a la estadística en R

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Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos.

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Manipulación de datos con dplyr

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Desarrolla tus habilidades en Tidyverse y aprende a transformar y manipular datos con dplyr.

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Predice los precios de la vivienda y la tasa de clics de los anuncios implementando, analizando e interpretando análisis de regresión en R.

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Análisis exploratorio de datos en R

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

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Pruebas de hipótesis en R

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Aprende cómo y cuándo utilizar las pruebas de hipótesis en R, incluidas las pruebas t, las pruebas de proporciones y las pruebas χ².

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Aprende a combinar datos de varias tablas para responder a preguntas más complejas con dplyr.

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Limpieza de datos en R

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Aprende a limpiar los datos con rapidez y precisión para ayudar a tu empresa a pasar de datos sin procesar a información significativa.

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Regresión intermedia en R

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Escribir código R eficiente

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Aprende a escribir código R más rápido, descubre las pruebas comparativas y la creación de perfiles, y desvela los secretos de la programación paralela.

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Supervised Learning in R: Regression

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In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

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Muestreo en R

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Reestructurar datos con tidyr

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Álgebra lineal para data science en R

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Este curso es una introducción al álgebra lineal, uno de los temas matemáticos más importantes que sustentan la ciencia de datos.

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Aprende estructuras de datos esenciales, como listas y marcos de datos, y aplica esos conocimientos directamente a ejemplos financieros.

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Unsupervised Learning in R

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Fundamentos de probabilidad en R

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En este curso, aprenderás los conceptos de variables aleatorias, distribuciones y condicionamiento.

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Fundamentos de la inferencia en R

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Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.

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Introducción a Bioconductor en R

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¡Aprende a utilizar los paquetes esenciales de Bioconductor para bioinformática utilizando conjuntos de datos de virus, hongos, seres humanos y plantas!

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Communicating with Data in the Tidyverse

BásicoNivel de habilidad
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Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.

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Python vs. R para ciencia de datos: ¿cuál deberías aprender?

Esta guía te ayudará a resolver una de las dudas más frecuentes de quienes desean iniciarse en ciencia de datos, y a elegir entre R y Python.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

10 min


¿Listo para aplicar tus habilidades?

Los proyectos te permiten aplicar tus conocimientos a una amplia gama de conjuntos de datos
para resolver problemas del mundo real en tu navegador

Preguntas más frecuentes

¿Qué es R?

R es un sistema informático y gráfico estadístico, compuesto por el lenguaje R y un entorno de ejecución. Diseñado originalmente con fines estadísticos, destaca en el análisis de datos, la minería, el modelado y la creación de visualizaciones. Utilizado principalmente para la estadística y la ciencia de datos, sus aplicaciones se extienden a la IA, el aprendizaje automático, el análisis financiero y mucho más. Al ser de código abierto y estar equipado con una amplia gama de funciones y paquetes, R es popular en múltiples campos, como el académico, el financiero y el de las redes sociales.

¿Necesito experiencia previa en programación para empezar a aprender R?

No es necesario tener experiencia previa en programación para empezar a aprender R. Nuestros cursos están diseñados para ser accesibles a los principiantes, con una guía paso a paso que hace que aprender R sea sencillo, incluso para los que no tienen experiencia en programación.

¿Cómo puede beneficiar a mi carrera aprender R?

Aprender R puede mejorar significativamente tu carrera, especialmente si te interesan campos como el análisis de datos, la estadística o la investigación. Como lenguaje diseñado específicamente para el análisis estadístico y la visualización de datos, los conocimientos de R son muy solicitados en sectores que van desde la sanidad y las finanzas hasta el mundo académico y el marketing, lo que abre una amplia gama de oportunidades laborales y vías de crecimiento profesional.

¿Cómo empiezo con R?

Empezar tu viaje con R implica primero comprender sus conceptos fundamentales, como vectores, factores, listas y marcos de datos. Nuestro curso de Introducción a la programación en R cubre estos aspectos básicos, proporcionando una base sólida para seguir explorando el lenguaje de programación R.

¿Cuál es la diferencia entre R y Python?

Python es un lenguaje de programación de propósito general, desarrollado para manejar una amplia gama de tareas, desde la ciencia de datos al desarrollo web, lo que lo hace muy versátil y popular para diversas aplicaciones. R, en cambio, se creó para el análisis estadístico y destaca en la visualización de datos y el análisis exploratorio de datos.

¿Vale la pena aprender R en 2024?

Absolutamente, vale la pena aprender R en 2024, especialmente para aquellos centrados en áreas especializadas como el análisis estadístico, la visualización de datos y la investigación académica. A pesar del rápido crecimiento de Python, R mantiene una fuerte presencia en la ciencia de datos y la analítica, valorado por sus avanzadas capacidades estadísticas y su dedicada comunidad.

¿Ofrece Datacamp una Certificación R?

DataCamp ofrece dos certificaciones R: Analista de datos y científico de datos. Ambos están disponibles en R o Python. Si estás interesado en alguna de ellas, consulta aquí nuestras Certificaciones.

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