Introducción a R para Inteligencia y Analítica de Negocios

Descripción del curso

*** El curso incluye todos los códigos de R utilizados en los videos***

Bienvenidos al curso Introducción a R para Inteligencia y Analítica de Negocios en el que aprenderás a limpiar, manipular y visualizar datos en RStudio con los paquetes de Tidyverse: tidyr, dplyr y ggplot2.

Al finalizar este curso, conocerás a profundidad tres paquetes del ecosistema Tidyverse, como lo son tidyr, dlypr y ggplot2 con los que podrás limpiar, manipular y visualizar conjuntos de datos. Estas nuevas habilidades te resultarán útiles para extraer insights de los datos que te ayuden a tomar mejores decisiones y a elaborar modelos predictivos que generen valor dentro de tu organización.

Este es uno de los cursos introductorios a R en español más completos. Consta de más de 60 sesiones distribuidos en 12 secciones. Además de los paquetes ya mencionados, aprenderás los diferentes tipo de objetos, los fundamentos de programación en R, análisis exploratorio y análisis de regresión. Tendrás acceso no sólo a los videos sino que también a los códigos de R utilizados en cada sesión.

Como proyecto de curso, podrás poner a prueba todos los conocimientos y habilidades que adquirirás con un caso de enseñanza con datos reales en la que deberás asumir el rol de un funcionario bancario y hacer recomendaciones a las políticas de los productos de banca online.

Este curso está diseñado para profesionales jóvenes en las áreas de negocios, finanzas, marketing e ingenierías interesados en hacer un giro de carrera hacia la ciencia de datos o en agregar una herramienta fundamental en el contexto actual de las organizaciones, pero que por su formación, no tienen ninguna experiencia en lenguajes de programación.

Este es un curso introductorio abierto para todos, por lo que no requieres conocimientos previos. Pero si tienes conocimientos básicos de hojas de cálculo y álgebra vectorial el aprendizaje te resultará aún más sencillo. ¡Te invito a que veas la clase modelo y te inscribas!

Contenido del curso

Bienvenida al Curso02:07AVANCE
Clase Modelo07:27AVANCE
Estructura del Curso08:09

Introducción a la Sección00:40
Descarga e Instalación de R y RStudio03:57
Introducción a la interfaz de usuario RStudio06:39
Instalación de paquetes y uso de la biblioteca04:48

Introducción a la Sección00:40
Creando objetos en R02:55
Tipos de Datos en R: enteros y de punto flotante de doble presición02:52
Tipos de Datos en R: caracteres y lógicos03:17
Reglas de coerción en R02:46
Funciones en R03:38

Introducción a la Sección00:41
Introducción a Vectores08:36
Cortar e Indexar un Vector en R02:50
Cambiando las dimensiones de un objeto e R02:03

Presentación de la Sección00:44
Creando Matrices desde la Consola09:17
Indexando Matrices06:17
Aritmética de Matrices08:26
Factores en R09:32
Listas en R06:07

Presentación de la Sección00:41
Operadores Relacionales en R06:26
Operadores Lógicos en R05:39
If, else, else if08:18
Bucles For03:52
Bucles While03:11
Bucles Repeat03:59

Presentación de la Sección01:29
Creando un data frame en R03:57
Accediendo a Datos de un Dataframe06:54
Importar una matriz desde excel04:44
Exportando datos en R06:19
Ecosistema de Paquetes Tidyverse en R02:47
Lidiando con datos faltantes en R. Sesión A.09:56
Lidiando con datos faltantes en R. Sesión B.07:55

Presentación de la Sección00:47
Introducción a la visualización de datos con ggplot202:23
Histogramas con ggplot207:17
Gráficos de barra con ggplot207:07
Gráficos de caja y bigote con ggplot213:55
Gráficos de dispersión con ggplot215:37

Presentación de la Sección00:37
Transformación de Datos con R: el paquete Dplyr (Parte I)10:17
Transformación de Datos con R: el paquete Dplyr (Parte II)11:55
Ilustración de Transformación y Visualización de Datos06:38
Otras funciones de manipulación de datos: spread() gather() separate() y unite()13:04

Presentación de la Sección00:48
Media, mediana y moda06:37
Oblicuidad08:43
Varianza, desviación estándar y coeficiente de variabilidad07:12
Covarianza y correlación05:29

Presentación de la Sección00:56
Introducción a la Regresión lineal04:01
Regresiones en R09:28
Cómo interpretar los resultados de la regresión10:40
R cuadrado07:18

Presentación del Caso: Primer Banco de Sebastopol.06:26
Solución del Caso. Parte I.09:03
Solución del Caso. Parte II.12:22
Solución del Caso. Parte III.10:24
Conclusión del Curso00:53

Introducción a R para Inteligencia y Analítica de Negocios

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