Científico de datos asociado en R

Aprende a utilizar R para la ciencia de datos, desde la manipulación de datos hasta el machine learning, y adquiere los conocimientos de R que necesitas para tener éxito como científico de datos. A medida que avances en los cursos de este programa, explorarás cómo el aprendizaje de la ciencia de datos con R puede ayudarte a importar, limpiar, manipular y visualizar datos. R es un lenguaje versátil para cualquier aspirante a profesional o investigador de datos, y al aprender las habilidades integrales, desarrollarás una base sólida para tu viaje en la ciencia de datos. Mediante ejercicios interactivos, te pondrás manos a la obra con algunos de los paquetes más populares de R, incluidos paquetes tidyverse como ggplot2, dplyr y readr. Trabajarás con conjuntos de datos reales mientras escribes tus propias funciones y aprendes técnicas básicas de estadística y machine learning. Empieza este programa, desarrolla tus habilidades de programación en R y de ciencia de datos, y comienza tu viaje para aprobar con confianza la certificación de Científico de Datos Asociado en R y prosperar como científico de datos.

R88 horas22 cursos4 proyectosDeclaración de cumplimiento

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Introducción a R

Domine los conceptos básicos del análisis de datos en R, incluidos vectores, listas y marcos de datos, y practique R con conjuntos de datos reales.

4 hours

Intermedio R

6 hours

Introducción al Tidyverse

4 hours

Manipulación de datos con dplyr

4 hours

Dr. Semmelweis and the Importance of Handwashing

Reanalyze the data behind one of the most important discoveries of modern medicine: handwashing.

2 hours

Joining Data with dplyr

Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

4 hours

Introducción a la Estadística en R

4 hours

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Learn to produce meaningful and beautiful data visualizations with ggplot2 by understanding the grammar of graphics.

4 hours

Intermediate Data Visualization with ggplot2

Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.

4 hours

Data Manipulation with R

Conceptos de comunicación de datos

3 hours

Introduction to Importing Data in R

In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

3 hours

Cleaning Data in R

Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help your business move from raw data to awesome insights.

4 hours

Exploring Airbnb Market Trends

Apply your importing and cleaning data and data manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

2 hours

Working with Dates and Times in R

Learn the essentials of parsing, manipulating and computing with dates and times in R.

4 hours

Importing & Cleaning Data with R

Introduction to Writing Functions in R

Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.

4 hours

R Programming

Exploratory Data Analysis in R

Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

4 hours

Introduction to Regression in R

Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

4 hours

Modeling Car Insurance Claim Outcomes

Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

2 hours

Intermediate Regression in R

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

4 hours

Sampling in R

Master sampling to get more accurate statistics with less data.

4 hours

Hypothesis Testing in R

Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

4 hours

Hypothesis Testing with Men's and Women's Soccer Matches

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

2 hours

Experimental Design in R

In this course you'll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

4 hours

Statistics Fundamentals with R

Supervised Learning in R: Classification

In this course you will learn the basics of machine learning for classification.

4 hours

Supervised Learning in R: Regression

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

4 hours

Unsupervised Learning in R

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

4 hours

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