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Bienvenidos al Mundo del Análisis de Datos con R
Contenidos del Curso
Cómo Sacarle el Máximo Partido al Curso
La Comunidad de Discord para Aprender con Amigos
El Repositorio GitHub del Curso
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
Cómo Obtener una Versión Anterior de R Estable (R 3.6.3)
Cómo Instalar R y RStudio
¿Problemas con la Instalación en Ubuntu?
La Organización es la Clave
Un Tour por la Interfaz de RStudio
Preparando los Datos para su Análisis
¿En qué Consiste esto del Data Science?
El Fichero CSV y la Función read.csv
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Los Datos en un JSON
Los Ficheros de Ancho Fijo
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Creando Ficheros Rdata y rds
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Los Ficheros de Datos de R
Eliminar Datos sin Valor con na.omit
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Normalizando o Estandarizando Datos de un Data Frame
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Categorizando Información Numérica
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Preparando nuestros Datos Iniciales
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Acerca de la Clasificación en Data Science
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Implementando una K-Fold Cross Validation en R
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Reduciendo los Datos con Clustering y ACP
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Series Temporales y su Utilidad
Trabajando con Información Financiera
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El Formato de Fecha en R
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Las Series Temporales
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Gráficos de Barras
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Gráficos Multivariantes con GGalli
Gráficos 3D y Animaciones
Textos e Histogramas en 3D
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El Dataset de Movie Lens
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Sistemas de Filtrado Colaborativo Basado en Ítems
Sistemas de Filtrado Colaborativo Basado en Usuarios
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Filtrado Colaborativo para Datos Binarios
Sistemas Basados en Contenido
Haciendo una Clasificación de Películas con Clustering
Los Sistemas de Recomendaciones Híbridos
Medidas de Semejanza
Dando Recomendaciones
Introducción a Machine Leerning
Añadiendo Repositorios de Terceros, GitHub y Fuentes Externas
Una Aplicación de ML - Sistema de Reconocimiento de Imágenes
Validando nuestras Recomendaciones con Validación Cruzada
Evaluación de las Valoraciones
Evaluación de las Recomendaciones
Eficacia y Precisión
Identificar el Modelo Adecuado
Optimización de Parámetros
Definiciones en el Contexto de Clasificación y Recomendación
Cómo Funciona el Sistema de Detección de Fraudes
Una Introducción al Machine Learning
El Papel de las Redes Sociales en el Análisis de Datos
La Red Social de Meetup y su API
Generar Llamadas Parametrizadas a las API
El Problema del Exceso de Datos y el Uso de data.table
La Red Social de Meetup
Las Matrices de Adyacencia y Listas de Aristas de un Grafo
El Paquete igraph para Representar Grafos
Más Opciones del Paquete igraph
Nomenclatura y Métricas de Grafos
Calculando Métricas en Grafos
Añadir y Quitar Nodos y Aristas en un Grafo
Análisis de Tweets y el Grafo de Retweets
Layouts Basados en Fuerzas de Atracción y Repulsión
Gephi y más Layouts
La Red Social de Twitter
La Documentación y Presentación de los Hallazgos
R Markdown
Truco: Qué Hacer si Markdown No me Genera el Fichero en PDF
Combinando HTML y R
Plots y más Opciones de Configuración en Markdown
Tablas con HTML y Kable
Shiny
Distribuyendo el Reporte en Pestañas
Selecciones Dinámicas del Usuario
Incrustando Shiny en un Markdown
Presentaciones en PDF
Generación Dinámica de Reportes
R no es un Lenguaje de Programación Convencional
Operaciones Vectorizadas
El Uso de la Función apply
Las Funciones lapply y sapply
Aplicando Funciones a Subconjuntos con tapply y by
La Técnica de Dividir - Aplicar - Combinar
Trabajar con Grandes Datos con dplyr
Grandes Datos y Data Table
Slice and Dice con Data Table
Optimización de Código
Acerca de los Datos Geoespaciales
El Uso de Mapas del Paquete RGoogleMaps
Nota: la API de Google Maps ha Cambiado
Representando Puntos sobre un Mapa
Representar un Mapa de Calor con los Crímenes de Chicago
Cargar Ficheros ESRI
Representar Datos de un Fichero ESRI
El Paquete maps de RStudio
Conversión de Data Frame a Objetos Espaciales
Combinar Data Frames, Mapas y Objetos Espaciales
Añadir una Nueva Columna de Datos con spCbind
Análisis de Información Geoespacial
Trabajando con Otros Lenguajes de Programación
Instalando rJava desde Fuentes Externas
Objetos de Java en R
La Sintaxis de Java en los Métodos de R Explicada
Integración con Microsoft Excel
El Mundo de las Bases de Datos Relacionales y Paquetes de R para Conectarse
Instalando MySQL y MySQL Workbench
Cargando Datos en MySQL a partir de un CSV
La Librería RODBC
La Librería de RMySQL
La Librería RJDBC
Instalando MongoDB
El Poder de las Bases de Datos no Relacionales con R y MongoDB
El Uso de Spark en RStudio
Conectando Spark, MySQL y Análisis de Datos Distribuidos con RStudio
Hemos Terminado una Aventura Juntos, ¡pero Vamos a por la Siguiente!

instructor

5.0 /5
(8)

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    un curso de machine learning muy completo

    Me encanta la calidad del curso y el nivel de los profesores

  • Avatar
    Eulogio
    (5)
    Buenos trucos

    Con los trucos de este curso he aprendido muchas cosas interesantes para el Machine Learning. Muy recomendado para los que queremos trabajar en este mundo de la informática.

  • Avatar
    BORJA
    (5)
    Excelente

    Estupendo, todo bien explicado.

  • Avatar
    ivan sergio
    (5)
    Excelente Curso!!!!

    Muy buen Curso... Felicidades.

  • Avatar
    Jesús
    (5)
    Excelente curso

    Curso imprescindible que extiende los conocimientos aprendidos de R para Data Science del curso Machine Learning de la A a la Z. Explicaciones claras en cada uno de los temas. Muy completo y útil. 10/10.

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    Un curso completo y bien estructurado

    Excelente calidad tanto en el contenido como en las herramientas de audio y video. Recomendado

  • Avatar
    Nicolas
    (5)
    Buen nivel!

    Me encanto la secuencia logica del curso, una muy buena la explicacion de cada tema con sus ejercicios.

  • Avatar
    Marc
    (5)
    Un curso muy completo

    Me encato este curso por lo completo que esta

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