Curso de Data Science con R

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 nuestra 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

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85
Lecciones
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10
Horas
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20
Ejercicios
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Alumnos
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XP
Rstats
tydyverse
funpymodeling
caret
rmarkdown
plotly
data explorer
rpart
xgboost
corr
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Descripción Del Curso

“Ciencia de Datos 360” aborda todos los temas y herramientas necesarias para la manipulación de datos desde el enfoque de Machine Learning: Desde la creación de un modelo sin ningún tipo de preparación de datos, hasta un modelo optimizado con hyper-tunning y preparación de datos "inteligente".

Este curso te permitirá:

✔ ️ Identificar el tipo de modelo según el problema planteado.

✔ ️ Comprender los modelos Machine Learning más usados en la industria.

✔ ️ Hacer una preparación de datos orientada a mejorar la precisión.

✔ ️ Realizar análisis exploratorio e identificar los problemas silenciosos que puedan surgir.

✔ ️ Conocer el detrás de escena de los modelos Machine Learning.

El curso no sigue un camino clásico, ya que en el transcurrir se va introduciendo complejidades paso a paso, hasta llegar al nivel de dificultad que se observa en la práctica.

Esta es la versión orientada al lenguaje de programación R, aunque también está disponible la versión para Python.

Curso de Data Science con R

Contenido

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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¿El curso es para mi? 🤔

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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?

arrow

¿Qué datasets se verán en el curso?

arrow

¿Qué librerías de R voy a ver? 🧰

arrow

La matemática y la estadística no es mi fuerte 😰

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¿El contenido sirve para ambientes laborales?

arrow

¿Cómo es la modalidad?

arrow

¿Incluye soporte? 🆘

arrow

¿Cuánto tiempo tendré acceso al curso?

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¿Cuánto dura el curso? ⏰

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¿Qué me puedo descargar? 🎁

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¿Hay memes?

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Todavía tengo dudas si el curso es para mi” 😰

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Testimonios

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Instructor del Curso

Pablo Casas
quien enseña en Edvai

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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