Introducción a R
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Introducción a R at Coursera Overview
Duration | 12 hours |
Start from | Start Now |
Total fee | Free |
Mode of learning | Online |
Official Website | Explore Free Course  |
Credential | Certificate |
Introducción a R at Coursera Highlights
- Earn a certificate of completion
- Add to your LinkedIn profile
- 22 assignments
Introducción a R at Coursera Course details
- What you'll learn
- Conocer y dominar el lenguaje R ya que es un factor clave para lograr estrategias competitivas basadas en los datos
- La ciencia de datos es un área que hoy ofrece herramientas analÃticas muy poderosas a las organizaciones; aquellas que han incorporado estas prácticas rápidamente han podido obtener ventajas competitivas y tomar mejores decisiones con la información que obtienen
- Ante las caracterÃsticas actuales de sociedades generadoras de millones de datos, dominar adecuadamente el análisis de datos es una necesidad para cualquier organización
- Este curso brinda una introducción al lenguaje R para el análisis de datos con un enfoque práctico desde el inicio
- Los ejemplos y actividades son fácilmente relacionables a las tareas que un analista realiza de forma regular, tales como manipular datos y presentar gráficas o resúmenes
- Al finalizar este curso podrás aplicar en tu organización o de manera personal las herramientas brindadas en él y al mismo tiempo, estarás preparado para cursos más avanzados de R
Introducción a R at Coursera Curriculum
Inicia aquí
Módulo 1: Introducción
Bienvenida
Breve descripción de R
Descarga e instalación de R
Descarga e instalación de R Studio
Introducción a RStudio y RStudio Cloud 1
Introducción a RStudio y RStudio Cloud 2
Introducción a RStudio y RStudio Cloud 3
Breve descripción de R
Descarga e instalación de R
Descarga e instalación de RStudio
Introducción a RStudio y RStudio Cloud 1
Introducción a RStudio y RStudio Cloud 2
Introducción a RStudio y RStudio Cloud 3
Actividad: Breve descripción de R
Módulo 2: Creación
Datos numéricos y caracteres
Función c()
Indexación de vectores
Funciones cbind() y rbind()
Indexación de matrices
Funciones data.frame() y write.csv()
Cómo acceder a un subespacio de los datos
Funciones load() y read.csv()
Datos numéricos y caracteres
Función c()
Indexación de vectores
Funciones cbind() y rbind()
Indexación de matrices
Funciones data.frame() y write.csv()
Cómo acceder a un subespacio de los datos
Funciones load() y read.csv()
Actividad: Datos numéricos y caracteres
Actividad: Función c()
Actividad: Indexación de vectores
Actividad: Funciones cbind() y rbind()
Actividad: Indexación de matrices
Actividad: Funciones data.frame() y write.csv()
Actividad: Cómo acceder a un subespacio de los datos
Actividad: Funciones load() y read.csv()
Revisión del Módulo 2
Módulo 3: Visualización de los datos
Instalación y carga ggplot2
Gramática de gráficos
Geometría
Estética
Gráficos de barras
Gráficos de pastel
Histogramas de frecuencia
Material
Instalación y carga ggplot2
Gramática de gráficos
Geometría
Estética
Gráficos de barras
Gráficos de pastel
Histogramas de frecuencia
Actividad: Gramática de gráficos
Actividad: Geometría
Actividad: Estética
Actividad: Gráficos de barras
Actividad: Gráficos de pastel
Actividad: histogramas de frecuencia
Revisión de módulo 3
Módulo 4: Programación en R
Comandos if y else
Comandos for y while
Comandos next y break
Desarrollo y aplicación de funciones
Comandos if y else
Comandos for y while
Comandos next y break
Desarrollo y aplicación de funciones
Actividad: Comandos if y else
Actividad: Comandos for y while
Actividad: Comandos next y break
Actividad: Desarrollo y aplicación de funciones
Revisión de Módulo 4
Fin del curso
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