Con Johnny Jacha Rojas
- Logística e instalación de R y RStudio y de Anaconda Navigator para Python
- Cómo usar R y Python como si fuese una calculadora científica (incluyendo un repaso de funciones, trigonometría y combinatoria)
- Introducción a la programación funcional con R desde cero (ideal para seguir tomando a posteriori cursos de análisis de datos).
- Uso de gráficos para representar datos estadísticos incluyendo plots de nubes de puntos, histogramas, diagramas circulares o diagramas de caja y bigotes entre otros. Además tendrás ejemplos tanto en R como con matplotlib de Python.
- Introducción a las técnicas de machine learning como por ejemplo la regresión lineal.
- Profundización en tipos de datos cualitativos, cuantitativos y ordinales y el correcto análisis de cada uno de ellos.
- Repositorio Github con todo el material del curso para disponer de los mismos scripts que usamos en clase desde el minuto inicial.
Todo el material del curso está enfocado en resolver los problemas de falta de base que presentan los estudiantes y poderlo hacer en este curso.
- Trabajando con R y con Python
- Documentación con R Markdown
- Estructuras de datos
- Introducción a la representación gráfica
- Data frames
- Datos cualitativos
- Datos ordinales
- Datos cualitativos agrupados
- Introducción a la regresión lineal
- Introducción a distribuciones de probabilidad