Aprende a programar en R | CURSO GRATUITO (Clase 1/2)

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👁‍🗨 ¿Qué es R?
💻 El software de programación R es una implementación del lenguaje estadístico S. Nació con un enfoque orientado hacia el análisis estadístico, aunque posteriormente se ha ampliado su uso al análisis de datos. Tal ha sido su impacto que a día de hoy es, junto con Python, uno de los principales lenguajes que utiliza la comunidad para ese propósito.
📊 Una de las razones de su éxito es que cuenta con una licencia de código abierto (open-source) haciendo que sea uno de los lenguajes de iniciación de muchos programadores siendo impartido en escuelas y universidades de todo el mundo. Todo ello ha provocado que se convierta en una de las herramientas Big Data más utilizadas.
💼 Cuenta con grandes compañías que hacen de este un uso intensivo, tales como Google, Microsoft, Facebook o BBVA. Esto ha llegado a ser así porque R permite practicar una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas tales como análisis de series temporales, clasificación, pruebas estadísticas clásicas, clústering, etc. R es un lenguaje altamente extensible y fácil de aprender y fomenta un entorno para computación estadística y gráficos. Todo esto hace que R sea una opción ideal para la ciencia de datos, el análisis de Big Data y el aprendizaje automático.
👨‍💻 Manuel Rueda es Consultor Senior del Área de Finanzas Cuantitativas de ‪@afi_es‬
📝 AGENDA
- Introducción a R: ¿Qué es R ?: Historia, Instalación, Ventajas y conceptos básicos.
- R Basics: expresiones, objetos y símbolos: tipos de objetos, operadores básicos, controles básicos...
- Estructuras de datos (I): Introducción a vectores.
- Estructuras de datos (II): Arrays, Matrices y DataFrames.
- Funciones y Funciones de Utilidad: Creación de funciones propias, instalación de paquetes, familia apply...
- Importación de Datos: Importación, visualización y exploración inicial.
- Limpieza de Datos: Limpieza, missing values y outliers.
- Introducción a Dplyr: Continuación en la manipulación de datos.
- Introducción a problemas de Regresión: Caso práctico.
- Introducción a Visualización: Casos prácticos.
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