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Introducción a RStudio y Tidyverse
Bookdown de Garrett Grolemund y Hadley Wickham
Cómo sacarle el máximo partido al curso
La Comunidad de Discord para Aprender con Amigos
El Repositorio GitHub del Curso
Take notes of your course in real time at Frogames Formación
Ser Data Scientist en el siglo XXI
El Camino del Data Science no es Fácil
Cómo Obtener una Versión Anterior de R Estable (R 3.6.3)
R, RStudio y Tidiverse
¿Problemas con la Instalación en Ubuntu?
Manejo Básico de R
Introducción al Análisis Exploratorio con R
El Dataset mpg de ggplot2
Nuestro Primer ggplot2
Tarea - Visualización de Datos con ggplot2
Solución Tarea
Cambiando los Mappings Estéticos del Gráfico
Tarea - Estéticas en ggplot
Solución Tarea
Problemas Comunes cuando Empezamos a usar R
Los Facets de ggplot
Tarea - Subplots con Facets
Solución Tarea
Las Diferentes Geometrías de ggplot2
Combinar Gráficos y Añadir Dimensiones de Visualización
Tarea - Geometrías con ggplot2
Solución Tarea
Solución de la Tarea en Vídeo
Transformaciones Estadísticas Básicas
Cambiando las Transformaciones Estadísticas de nuestros Gráficos
Tarea - Transformaciones Estadísticas con ggplot
Solución Tarea
El Parámetro position del Gráfico
Cambiando los Sistemas de Coordenadas
Pequeño Error en la Clase Anterior
La Gramática Final de ggplot2
Chuleta de ggplot2
Tarea - Ajustes Avanzados de ggplot
Solución Tarea
Repaso de ggplot2
La Frustración con la Informática es Buena
R como Calculadora Científica
Los Trucos para Asignar Nombres a las Variables
Las Funciones en R
Tarea - Introducción a R como Herramienta de Cálculo
Solución Tarea
Los Scripts y Modos de Trabajo de R
Rutas y Directorios de Trabajo en R
Proyectos de RStudio
Introducción a la Transformación de los Datos
El Paquete dplyr y su Peculiar Sintaxis
Filtrado de Filas con filter
El Álgebra de Bool en el Filtrado
El Síndrome Contagioso de los NA
Ordenando las Filas con arrange
Tarea - Filtrando los Datos con dplyr
Solución Tarea
Filtrar Columnas con select
Renombrar y Ordenar las Columnas
Tarea - Ordenado y Seleccionando Datos con dplyr
Solución Tarea
Calcular Nuevas Variables a partir de las que ya Tenemos
Funciones Útiles para Mutar los Datos
Tarea - Calculando Nuevas Variables con dplyr
Solución Tarea
Resúmenes de Variables Agrupadas con dplyr
La Magia Oscura de las Pipes
Eliminar los NA de los Datos
Contar y Visualizar Resúmenes Correctamente
El Ejemplo del Béisbol
Funciones Estadísticas Útiles
Agrupaciones Múltiples y Desagrupaciones
Mutates y Filters por Segmento
Examen 1: Filtrado y Manipulación de Datos
Una Nueva Forma de Pensar
Definiciones Generales
La Variación de Variables Categóricas
La Variación de Variables Continuas
Las Preguntas que Debemos Hacernos
Encontrando Subgrupos dentro de los Datos
Outliers en la Información
Reemplazando Errores por NAs
Tarea - Introducción a la Exploración de Datos
Solución Tarea
La Covariación a través de las Densidades
La Covariación a través de Boxplots
La Covariación de Factores a través de Heatmaps
La Covariación de Variables Continuas con Scatterplots
Visualización de Patrones
Tarea - Visualización de la Covariación entre Variables
Solución Tarea
Una Reflexión sobre la Sintaxis de tidyverse
El Data Wranling
Del Data Frame a las Tibbles
Creando Tibbles de tidyverse
Imprimir una Tibble por Pantalla
Subconjuntos y Acceso a Tibbles
Tarea - Las Tibbles de tidyverse
Solución Tarea
El Paquete readr para la Importación de Datos
Guardar un CSV con el Paquete Base de R
Leer un CSV con readr
Paquete Base vs readr
Tarea - La Carga de Datos con readr
Solución Tarea
Los Parsers de readr
Procesado de Números
Procesado de Strings
Procesado de Factores
Procesado de Fechas y Horas
Tarea - Procesado de Ficheros y Carga de Datos
Solución Tarea
La Heurística del Parseo
Elegir más Muestras y la Función type_convert
Otros Tipos de Ficheros Especiales
La Tarea de Limpiar los Datos
¿Qué Hace que un Fichero de Datos esté Limpio?
Spreading y Gathering
La Técnica de Gathering
La Técnica de Spreading
ACTUALIZACIÓN: Pivot Longer
ACTUALIZACIÓN: Pivot Wider
La Técnica de la Separación
La Técnica de la Reunión
Tarea - Una Incursión en la Limpieza de Datos
Solución Tarea
Los NA en la Limpieza de Datos
Un Caso Real de Sanidad
Un Último Apunte sobre Datos Desestructurados
Datos Relacionales en R
Las Claves Primarias y Foráneas
Los Mutating Joins
Diagramas para Entender los Joins
Inner Join
Outer Joins
El Problema de las Claves Duplicadas
Definir las Columnas Clave de los Joins
Unas Nociones de SQL y de la Función merge
Filtering Joins
Operaciones entre Conjuntos
Tarea - Ejercicios de Datos Relacionales
Solución de la Tarea en Vídeo
Strings
Los Fundamentos de los Strings
Operaciones con Strings
Las Bases de las Expresiones Regulares
Anclas y Caracteres de Clase
Repetición de Grupos y Referencias
Encontrar y Extraer Coincidencias de la Expresión Regular
Agrupaciones y Reemplazos de Strings
Divisiones y Búsquedas de Strings
Otras Expresiones Regulares
Buscar Funciones, Variables y Directorios
Tarea - Strings
Factores
Crear un Factor en R
La Encuesta Anual Americana
Cambiar el Orden de los Niveles de un Factor
Mutar los Niveles de los Factores
Tarea - Forcats y Factores de tidyverse
Fechas
Modos de Crear Fechas
Obtener las Componentes de una Fecha
Redondeo y Modificación de Componentes de Fechas
Lapsos de Tiempo
Zonas Horarias
Tarea - Repaso de lubridate y las Fechas
Técnicas de Programador Profesional
Las Pipes y cuando Usarlas
Pipes Alternativas
Creación de Funciones
Cuando Conviene Crear Funciones
Funciones para Humanos y Ordenadores
Tarea - Repaso de Funciones
Condicionales y Toma de Decisiones
Los Argumentos de las Funciones
Punto, Punto, Punto y Evaluación Tardía
Valores de Retorno y Valores de Entorno
Tarea - Repaso Avanzado de las Funciones
La Estructura del Vector
Los Vectores Atómicos
Transformaciones y Castings
La Regla del Reciclaje de Datos
Subconjuntos de Vectores
Tarea - Introducción a los Vectores
Los Vectores Recursivos (Listas)
Atributos de un Vector
Vectores Aumentados
Tarea - Listas y Estructuras Complejas
El Bucle for para Iterar
Más Tipos de Bucles
Tarea - Bucles y Formatos Iterativos
Bucles vs Programación Funcional
Las Funciones de map
Las Funciones Safely, Possibly, Quietly
Mappings con Argumentos Múltiples
Accumulate, reduce, detect, some, every, keep, discard y walk
La Creación de Modelos
Elección y Ajuste del Modelo
Introducción a los Modelos Lineales
Cómo Encontrar el 'mejor' Modelo
Visualización de Predicciones y Residuos
Fórmulas y Modelos
Modelos según el Tipo de Variable
Transformaciones de Variables
NAs en el Modelo
Otros Modelos no Lineales
La Experiencia en Casos Reales de Estudio
Los Diamantes más Malos son los más Caros
Mejorando el Modelo de Diamantes
El Problema de los Vuelos Diarios
Vuelos por Día de la Semana y Trimestre
Modelos Múltiples
Gapminder del Doctor Hans Rosling
El Data Frame anidado
Modelando y Operando con Data Frames Anidados
Midiendo la Calidad del Modelo con broom
Las Columnas de Listas
Generando Columnas de Listas
De Columnas de Listas al Dato Original
Comunicar nuestros Resultados
El Formato de R Markdown
La Sintaxis de Rmd
El Código dentro de un Rmd
La Cabecera de YAML
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El pack definitivo con todos nuestros cursos de Análisis de Datos con R y Python para convertirte en todo un Data Scientist bien pagado. Incluye los cursos que están por venir y las actualizaciones y mejoras de los actuales
Rosa
Me ha gustado mucho y he aprendido también mucho
Javi
Práctico, directo y súper ameno
Qué buena inversión hice aquí. Me sorprendió lo rápido que pasas de no saber nada a estar ordenando información como todo un profesional. Las herramientas que te enseñan te salvan la vida y te ahorran horas de trabajo. Si buscas algo que te sirva para el trabajo real desde el primer día, este es el indicado.
Giovanni
Limpieza y eficiencia en cada línea
El curso explica de maravilla cómo manipular grandes volúmenes de datos de manera elegante y legible, logrando que tareas que antes me tomaban horas ahora se resuelvan con unos pocos comandos bien estructurados. Es una herramienta potente que recomendaría a cualquier analista que busque optimizar su flujo de trabajo diario y presentar resultados impecables
Samuel
La forma en que me enseñaron a visualizar y analizar datos es simplemente genial
Siempre habia querido aprender r, y este curso con tidyverse es la ruta perfecta. me enamore de lo poderoso que es este lenguaje para la ciencia de datos
danison
R = Comodidad
Es increíble como con este lenguaje tratar y graficar datos se vuelve una tarea mas sencilla en comparación con otros lenguajes, varias líneas de código en otros aquí solo basta uno.
Angel
Complete R Course for Data Science with Tidyverse
Este curso es una inmersión total en el universo de la ciencia de datos con R, centrado en el uso del poderoso paquete Tidyverse, que incluye herramientas como ggplot2, dplyr, tidyr, readr, tibble y magrittr. Está diseñado para llevar al estudiante desde cero hasta un nivel profesional, combinando teoría accesible con ejercicios aplicados a problemas reales.
Nieves
Curso completo de R para Data Science con Tidyverse: domina el análisis moderno desde cero
Este curso te enseña a utilizar R y el ecosistema Tidyverse para realizar análisis de datos profesionales desde cero. Aprenderás a importar, limpiar, transformar y visualizar datos con librerías como dplyr, ggplot2, tidyr y readr, todo dentro de RStudio.
Silvana
Un antes y un después en mi manejo de R
El enfoque con Tidyverse me abrió los ojos a un R mucho más ordenado y eficiente. Ahora puedo manipular datos y hacer análisis complejos con fluidez. Me siento mucho más segura para abordar proyectos de Data Science.
Caty
De mis favoritos
La verdad que desde que comenze a realizar los cursos con ustedes he llegado a tener mucha capacidad de aprendizaje que me ha llevado a ser casi una experta en todo lo que he aprendido.
Nicolas
Gran curso!
Los tiempos de los videos no agotan y no aburren, los temas son bien explicados y puedo entender la lógica de ggplot2 que es bastante sencilla, cuando antes daba muchas vueltas para poder hacer algunas combinaciones de gráficos y gastaba bastante tiempo, ahora en unos pocos minutos puedo generar un análisis gráfico exploratorio de excelente presentación.
Jorge
El Tidyverse me cambió la vida
Trabajar con datos se siente mucho más ordenado y limpio ahora. Es increíble cómo esta forma de organizar el trabajo me permite avanzar más rápido y entender mejor mis propios experimentos, sin perder el hilo.
Gustavo
R y Tidyverse: Una sinfonía de datos bien orquestada
El Curso completo de R para Data Science con Tidyverse es una verdadera joya para quienes desean dominar el arte del análisis de datos con elegancia y eficiencia. Desde el primer módulo, se nota el enfoque didáctico y bien estructurado: cada concepto se introduce con claridad, acompañado de ejemplos prácticos que permiten aplicar lo aprendido de inmediato.
Nicolás
¡Adiós al código enredado!
Santiago
Se aprenden un montón de cosas sobre Tidyverse. 100% recomendado!
Jackeline
Aprendí un montón de cosas que hacer con esta librería!
Sara
Aprender con ejemplos reales
María
Aprendi a cómo manejar grandes volúmenes de datos con facilidad
Ahora mis informes son súper detallados y precisos. Estoy enamorada de R
Gabriela
Un viaje al Data Science
La claridad de las explicaciones y ejercicios hicieron que el ritmo de las clases fuera muy fácil de seguir.
Carlos
10/10
Muy interesante curso, ya espero poder tomar la ruta con Python
Joiser
increible curso de Tidyverse
Es muy bueno y completo, me encanto
Marc
¡Contentísimo!
Yvonne
Un curso recomendado
El material adicional que proporcionan en este curso es muy util. Felicidades.
Luigi
Excellent
Simplemente excelente porque, te enseña esos detalles donde esta la diferencia.
BORJA
Excellent
Muy buen curso aplicando el paquete Tidyverse.
Eulogio
Curso muy profesional
Gran curso y muy bien explicado para ser un tema complejo. Muy recomendado!