Curso completo de R para Data Science con Tidyverse

What you'll learn
Aprender a programar con R desde cero hasta un nivel elevado
Aprender los principios fundamentales de la programación funcional, como variables y funciones
Aprender los tipos de datos como enteros, booleanos, doubles, strings y estructuras como los vectores, data frames y tibbles
Llevar a cabo representaciones gráficas completas y funcionales gracias a ggplot2 de tidyverse
Tener una buena intuición de la mayoría de técnicas que se aplican al mundo del machine learning y el data science
Dar valor añadido a tu propia empresa o negocio
Hacer análisis muy potentes y precisos con los paquetes gratuitos de R y R Studio
Ser todo un master Jedi del Machine Learning y el Data Science con R Studio y tidyverse

Requirements
Se necesitan conocimientos fundamentales de matemáticas de bachillerato o conocimientos básicos de estadística
Se recomienda saber programar un poco para enfocarse en aprender las técnicas de análisis con tidyverse aunque no es totalmente necesario

Description
Fundamentos de Data Science con R Studio y Tidyverse, con ejercicios reales y ejemplos de todo tipo. El prerequisito indispensable para luego continuar con el Curso completo de Machine Learning con R Studio del profesor Juan Gabriel Gomila

Bienvenido a este magnífico y completo curso de R Studio y Tidyverse donde el objetivo es formarte para que seas un buen data science con los fundamentos esenciales de uso de los paquetes del software estadístico R y R studio y que puedas llevar a cabo análisis de datos completos y desde cero sin experiencia previa. Aquí tendrás todo lo que necesitas para luego continuar con cursos como los de Machine Learning con R o con Python que tengo publicados aquí mismo en Udemy con todos los conocimientos esenciales bien asentados y completos. Basado en el manual gratuito de Tidyverse, R for Data Science de Garrett Grolemund y Hadley Wickham, y adaptado con ejemplos de casos reales y divertidos, tienes todo lo que necesitas para aprender de un modo divertido a ser todo un analista de datos.

En particular, tengo muchas cosas que enseñarte pues el trabajo del data scientist es muy variado y divertido.

Usarás R desde cero hasta convertirte en un profesional, haciendo mucho énfasis en las diferentes partes que lo componen, en la sintaxis básica de creación de scripts, la generación y exportación de gráficos, instalación de librerías diversas y mucho más.

Aprenderás a utilizar ggplot2, una librería muy completa para representaciones gráficas basada en el uso de capas de información para ir haciendo el gráfico cada vez más completo y avanzado con el que transmitir todo lo que has ido aprendiendo.

Organizarás y manipularás datos con dplyr, la librería para trabajar datos como si fuera una base de datos con la que seleccionarás, ordenarás y crearás nuevas variables para su posterior análisis y representación gráfica.

Estructuras de datos avanzadas con las tibbles de tidyverse y la completa sintaxis de maggrit que acelera y potencia la sintaxis para evitarnos crear variables intermedias en nuestro trabajo de data science gracias a sus pipes.

Carga de datos a través de la lectura de ficheros de todo tipo gracias a readr, la versión de lectura mejorada de tidyverse que dinamiza y acelera la carga de millones de datos directamente con una instrucción, independientemente del tipo de fichero: CSV, XML, JSON...

Librerías especiales de tratamiento de datos como stringr o lubridate especiales para formatos de datos puntuales, así como para hacer una sintaxis de expresión regular que ayude a procesar cadenas complejas de textos como twits o comentarios de un blog entre otros.

Trabajar a fondo con todos los tipos de datos esenciales para un analista: desde valores lógicos, números enteros, doubles, strings, date, datetimes... Incluso veremos las estructuras de datos más comunes incluidos los vectores, las listas o las tibbles entre otros.

Programación funcional vs programación imperativa. Las ventajas de cada una de ellas y cuando usar una u otra cuando toque.

Creación y actualización de modelos, la fase final del analista de datos que todo el mundo busca para resolver su problema original.

Reporting y cómo escribir recomendaciones, actualizaciones y unos informes finales que te permitan cobrar al final de tu trabajo realizado como Data Scientist.

Y mucho más en este curso completo de Tidyverse, donde la idea es formarte como analista de datos y poder dedicarte en el futuro a ser un data scientist bien pagado y con mucho trabajo en el futuro.

Who this course is for?
Cualquiera interesado en aprender Machine Learning
Estudiantes que tienen un conocimiento de matemáticas que quieran aprender acerca del análisis de datos con R Studio
Usuarios intermedios que conocen los fundamentos de análisis de datos con R pero buscan aprender más y explorar otros paquetes como el aclamado tidyverse
Programadores que les guste el código y que estén interesados en aprender Machine Learning para aplicar dichas técnicas a sus conjuntos de datos
Estudiantes de universidad que busquen especializarse y aprender a ser Data Scientists
Estudiantes de universidad que quieran complementar su formación con conocimientos de estadística aplicados y divertidos.
Analistas de datos que quieran ir más allá gracias al Machine Learning
Cualquier persona que no esté satisfecha con su propio trabajo y busque empezar a trabajar como un Data Scientist profesional
Cualquier persona que quiera dar valor añadido a su propia empresa utilizando las potentes herramientas de Machine Learning

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