Curso de Data Science con R

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Este curso de Data Science con R te permitirá adentrarte en el mundo de los patrones, desde una mirada intuitiva, con guías paso a paso tanto en la teoría como en la práctica utilizando el lenguaje R.

Es un curso práctico, orientado a que puedas desarrollarte como Data Scientist Jr.

Tendrás a Atenea tu IA que te guiará en tu aprendizaje en todo momento y también contarás con soporte de nuestro instructores a través de nuestra comunidad.

#Machine Learning #RStats #Estadística #Data Science

Curso de Data Science con R

Al completar el curso tendrás un certificado de finalización para publicar en Linkedin. Además con Atenea podrás validar lo que aprendiste, haciendo evaluaciones a medida que avances con las lecciones. Tendrás soporte de nuestros instructores en todo momento a través de nuestra comunidad en Discord.

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1

Bienvenid@s al curso!

Todo lo que necesitas saber antes de comenzar.

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2

Capítulo A: Introducción a la Ciencia de Datos

¿De qué hablamos cuando hablamos de ‘Ciencia de Datos’?

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3

Capítulo B: Análisis Exploratorio de Datos

Primer acercamiento a tus datos para comprender cómo está compuesto el dataset.

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4

Capítulo C: Correlación (triple C!)

Entiende cómo se relacionan las variables de tu dataset.

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5

Capítulo D: Preparación de datos para modelos ML

Muchas veces los datos llegan “sucios”. Aprende a tratarlos para poder aprovecharlos al máximo y evitar llegar a conclusiones erróneas.

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6

Capítulo E: Modelos ML - Sus raíces y fundamentos

Ahora, con tus datos listos, comienza por el modelo de ML Árbol de decisión.

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7

Capítulo F: Modelos ML

Aprende a aplicar el modelo de ML de Clasificación, entiende cómo optimizarlo y cómo se relaciona con los conceptos estadísticos de regresión y cálculo de error

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8

Capítulo G: Clasificación y outliers

Introduce un nivel de complejidad mayor con el modelo de Clasificación multiclase. Comprende los conceptos de outlier y undersampling

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9

Capítulo H

Entiende qué es y cómo aplicar el modelo de ML Clustering

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10

Capítulo I

Aprende cómo hacer para reducir complejidad y quitar dimensiones

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11

Cierre, y próximos pasos

Te adelantamos qué y cómo seguir aprendiendo Ciencia de Datos

Preguntas frecuentes

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¿R ó Python? 🤔

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¿Cuál es la diferencia con “Ciencia de Datos 360 en Python”?

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¿Entonces tengo que saber R antes de empezar?

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¿Qué datasets se verán en el curso?

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¿Qué librerías de R voy a ver? 🧰

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La matemática y la estadística no es mi fuerte 😰

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¿El contenido sirve para ambientes laborales?

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¿Cómo es la modalidad?

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¿Incluye soporte? 🆘

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¿Cuánto dura el curso? ⏰

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¿Cuánto tiempo tendré acceso al curso?

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Testimonios

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Instructor del Curso

Pablo Casas
Director de planes

Pablo Casas

Creador de la Escuela de Datos Vivos. Ingeniero en Sistemas UTN. Se dedica al mundo de datos desde 2007 y es Data Scientist hace más de 10 años; 1er Data Scientist en Auth0 en su etapa startup. Dictó clases en UTN y UBA. Divulgador y referente de IA en Argentina, dicta charlas en instituciones educativas y sector privado de más de 8 países.Participó en TEDxUTN. Escribió un libro gratuito en español (“Libro vivo de Ciencia de Datos” y en inglés, premiado por RStudio). Creador de librerías opensource en Python y R.
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