Curso de R y Python para Data Science y Análisis de Datos
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Este curso es para aprender R y Python desde cero mientras programas. Es un curso completamente práctico en el que tendrás la base necesaria para dominar y realizar análisis más avanzados con ambos programas.
Comenzaremos con la instalación de todo lo necesario para programar en nuestro ordenador y te enseñaremos también las herramientas de la nube que tienes disponible de forma gratuita para que ni siquiera tengas que instalar nada.
Luego veremos los fundamentos principales de cada lenguaje, cómo se configura, cómo se trabaja, cómo se definen las cosas, cómo se crean funciones y códigos, etc. Posteriormente, veremos los diferentes paquetes y librerías más usadas (Pandas, Seaborn, ggplot2, etc.) de cada lenguaje, que podemos utilizar en nuestros análisis de datos.
Y paso a paso veremos las diferentes formas de trabajar con los datos: cómo importarlos, cómo guardarlos, cómo descargar datos de internet y usarlos para analizarlos, cuáles son las principales partes del pre-procesado de datos, el análisis estadístico descriptivo, los diferentes gráficos que podemos crear en base a nuestros datos, y cómo podemos personalizar todas esas visualizaciones.
Todo ello utlizando múltiples casos prácticos reales. Y a su vez, tendrás a tu disposición muchísimo material complementario gratuito así como todos los códigos y scripts tanto de R como de Python, para que todo ese conocimiento lo puedas transferir rápidamente a tu propio campo y tus propios análisis.
Así que si tomas este curso estarás preparado para manejar R y Python con total soltura, y podrás comenzar a estudiar métodos un poco más avanzados del análisis de datos programados en R o Python.
¡Un saludo y espero que nos veamos en clase!
Elisa
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16Variables
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17Antes de comenzar con las tareas
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18Asignar un valor a una variable
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19Asignar un valor a una variable
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20Encuesta sobre la nueva herramienta de codificación
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21Operadores
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22Usando la asignación aumentada
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23Cadenas de texto (strings) - parte I
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24Cadenas de texto (strings) - parte II
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25Cadenas de texto (strings) - parte III
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26Cadenas de texto (strings) - parte IV
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27Condicionales (if, else, elif)
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28Operadores de comparación (=, ==, <, >, etc.)
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29Ciclo "while"
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30Ciclo "for"
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31Listas - I
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32Listas - II
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33Listas - III
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34Listas - IV
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35Diccionarios - I
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36Diccionarios - II
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37Creando un diccionario
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38Ficheros
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39Crear nuestras propias funciones
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40Crea una función
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41Python: ejercitando lo aprendido
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42Python: básicos, variables
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43Python: operaciones, strings
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44Python: crear ciclos y funciones
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45Python: condicionales if, else, elif
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46Python: funciones matemáticas pre-definidas
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47Python: listas
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48Introducción a la librería NumPy
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49Matrices con NumPy
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50Generación de datos (enteros, bernouilli, normales, etc.)
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51Ejercicio para crear una matriz
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52Manipulando arrays con NumPy
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53Operaciones lógicas
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54Ordenación y valores únicos
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55Operaciones aritméticas
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56Funciones universales
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57Cálculo estadístico con NumPy
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58Funciones vectorizadas
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59Álgebra lineal
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60Python: ejercitando lo aprendido sobre NumPy
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61Python: básicos
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62Python: creación y simulación de arrays
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63Python: manipulando arrays
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64Python: operaciones lógicas y ordenación
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65Python: matemática, estadística y álgebra
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66Introducción a la librería Pandas
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67¿Qué es una serie en Pandas?
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68Operaciones con series de Pandas
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69¿Qué es un dataframe?
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70Características y selección de elementos
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71Modificación de elementos
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72Manejando cadenas de texto
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73Manejando fechas
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74Manejando datos categóricos
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75Análisis estadístico
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76Python: ejercitando lo aprendido sobre Pandas
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77Python: Inicio y Series de Pandas
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78Python: DataFrames de Pandas
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79Introducción a la visualización de datos
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80Python: ejercitando la visualización
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81Python: cómo crear una figura y un gráfico de línea
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82Python: diferentes estilos y cómo hacer anotaciones
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83Python: gráficos de barras e histogramas
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84Python: boxplots
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85Python: gráficos de dispersión
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86Python: mapa de calor
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87Python: gráficos con Seaborn