Data Analysis With Rstudio — Grabado

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Data Analysis With Rstudio — Grabado

Categories: Data Science, Grabado
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Acerca de este curso

En este módulo descubrirás el poder de R para transformar datos en conocimiento valioso. Aprenderás desde los fundamentos de programación en R hasta la manipulación avanzada de datos con dplyr. Cada sesión te acercará más a dominar esta herramienta esencial en el ecosistema de la ciencia de datos.

 

Preliminares:

¿Qué aprenderás?

  • Configurar RStudio y entender el entorno de trabajo desde cero
  • Importar, limpiar y transformar datos con el paquete Tidyverse
  • Manipular dataframes con dplyr: filtrar, agrupar, resumir y ordenar datos
  • Crear visualizaciones estadísticas profesionales con ggplot2
  • Aplicar estadística descriptiva e inferencial básica con R
  • Detectar y tratar valores atípicos, datos faltantes e inconsistencias
  • Generar reportes reproducibles con R Markdown
  • Completar un proyecto de análisis de datos real de inicio a fin con R

Contenido del Curso

Data Analysis With Rstudio

  • Clase 1
    01:54:27
  • Clase 2
    01:52:11
  • Clase 3
    01:46:05
  • Clase 4
    02:01:35
  • Clase 5
    01:52:41
  • Clase 6
    01:51:49
  • Clase 7
    01:51:31
  • Clase 8
    01:52:01
  • Proyecto

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Calificaciones y reseñas de los estudiantes

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Lo que me sorprendió de Rstudio fueron las gráficas que se pueden crear a diferencia de python. Además el poder usar estadística descriptiva y encontrar valores atípicos dentro de conjuntos de datos. Este curso fue clave para mis complementar mis habilidades estadísticas. Un curso que sí o sí cualquier actuario debería de tomar.

Your Instructor

Casandra Sofía

Educator at AxM

Egresada de Actuaría por la Facultad de Ciencias de la UNAM. Ha acreditado los exámenes P y FM de la Society of Actuaries (SOA) y actualmente se prepara para el examen SRM, como parte de su camino hacia la designación ASA.

Su formación combina una base académica sólida con experiencia práctica en proyectos del sector público y privado, orientada al análisis y tratamiento de datos. Más de cuatro años de experiencia docente a nivel universitario respaldan su trayectoria y reflejan su compromiso con una enseñanza clara, estructurada y accesible, dirigida tanto a estudiantes como a profesionales en formación continua.