Rstudio para Analisis de Datos – En Vivo Feb.27

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Rstudio para Analisis de Datos – En Vivo Feb.27

Categories: Data Science, En vivo
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Acerca de este curso

Aprende a utilizar R como herramienta para analizar, transformar y visualizar datos, avanzando desde sus fundamentos hasta una primera aproximación a técnicas de Machine Learning.

Durante el curso aprenderás a trabajar con variables, vectores, matrices y DataFrames, además de utilizar dplyr para manipular información y ggplot2 para desarrollar visualizaciones más avanzadas.

El curso culmina introduciéndote a técnicas estadísticas y predictivas como regresión lineal y logística, análisis de componentes principales, árboles de decisión y Random Forest, permitiéndote descubrir cómo R puede utilizarse para ir más allá del análisis descriptivo

¿Qué aprenderás?

  • Comprender la sintaxis y fundamentos de R.
  • Trabajar con variables, vectores y diferentes tipos de datos.
  • Crear y manipular matrices.
  • Importar, estructurar y analizar información mediante DataFrames.
  • Transformar datos utilizando dplyr.
  • Utilizar el operador pipe para construir procesos de análisis.
  • Crear visualizaciones con R.
  • Introducirte a ggplot2 para desarrollar gráficos avanzados.
  • Comprender los fundamentos de regresión lineal y logística.
  • Introducirte a componentes principales y análisis de discriminación.
  • Conocer modelos como árboles de decisión y Random Forest

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Calificaciones y reseñas de los estudiantes

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Your Instructor

Casandra Sofía

Educator at AxM

Actuaria por la Facultad de Ciencias de la UNAM. Ha acreditado los exámenes P (Probability), FM (Financial Mathematics) y SRM (Statistics for Risk Modeling) de la Society of Actuaries (SOA), y cuenta con experiencia en análisis de datos, modelación estadística y proyectos de los sectores público y privado.

Con más de cuatro años de experiencia docente a nivel universitario, ha impartido cursos de actuaría, probabilidad y análisis de datos, además de preparar a estudiantes para certificaciones actuariales internacionales. Su labor docente se distingue por traducir conceptos técnicos complejos en herramientas comprensibles y aplicables.