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Introducción a Data Science: Programación Estadística con R
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  • الطبع بواسطة Universidad Nacional Autónoma de México
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Este curso te proporcionará las bases del lenguaje de programación estadística R, la lengua franca de la estadística, el cual te permitirá escribir programas que lean, manipulen y analicen datos cuantitativos. Te explicaremos la instalación del lenguaje; también verás una introducción a los sistemas base de gráficos y al paquete para graficar ggplot2, para visualizar estos datos. Además también abordarás la utilización de uno de los IDEs más populares entre la comunidad de usuarios de R, llamado RStudio. Objetivo Al término del curso: Utilizarás el lenguaje de programación R con el fin de manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica, a través del procesamiento de datos cuantitativos. Forma de trabajo Este curso busca introducirte en el lenguaje de programación estadística R, un lenguaje computacional diseñado para el análisis estadístico de datos. Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales que tienen interés en poder utilizar esta herramienta, para leer, manipular, analizar y graficar datos. Utilizarás un IDE (Ambiente de Desarrollo Integrado) muy popular para trabajar con el lenguaje R, llamado RStudio, que se ha vuelto el IDE de facto para programar en R. En cada módulo encontrarás videos que te guiarán en la instalación de las herramientas a utilizar, así como explicaciones de las operaciones básicas y los elementos específicos que ofrecen un manejo más profundo del lenguaje. También hallarás algunas referencias bibliográficas para ahondar en el tema que sea de tu interés. Para complementar las lecciones, realizarás prácticas con el lenguaje, las cuales tendrán valor para la evaluación.

الوحدات

Presentación del Curso

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  • Bienvenida

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  • Información General del Curso

Instalación de R en Windows XP

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  • Instalación de R en Windows XP

Instalación de R en Linux (Fuentes)

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  • Instalación de R en Ubuntu Linux desde Fuentes

Instalación de R en Linux (Binarios)

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  • Instalación de Ubuntu Linux

Instalación de R en Mac OS X

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  • Instalación de R en Mac OS X

Instalación de R Studio y Paquetes en Windows

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  • Instalación de RStudio y Paquetes en Windows

Instalación de R Studio y Paquetes en Linux

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  • Instalación de R Studio y Paquetes en Linux

Instalación de R Studio y Paquetes en Mac OS X

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  • Instalación de R Studio y Paquetes en Mac OS X

Instalación de Prácticas

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  • Instalación de prácticas

Bibliografía

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  • Bibliografía: Libros, Referencias y Notas Útiles

Historia e Introducción a R

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  • Historia e Introducción a R

Obtener Ayuda

    • 1 Videos
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  • Lección de swirl: 1. Obtener Ayuda

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  • Obteniendo Ayuda

Objetos y Tipos de Datos

    • 6 Videos
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  • Lección de swirl: 2. Objetos Tipos de Datos y Operaciones Básicas

6 Videos

  • Operaciones Básicas y Números
  • Atributos, Entrada y Coerción
  • Matrices
  • Precedencia Operaciones Vectoriales
  • Manejo de Fechas Tiempos
  • Listas, Factores, Valores Faltantes y Dataframes

Obtener Subconjuntos de Datos

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  • Lección de swirl: 3. Subconjuntos de Datos

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  • Subjuntos de Datos

Leer y Escribir Datos

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  • Lección de swirl: 4. Leer y Escribir Datos

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  • Leer y Escribir Datos

Estructuras de Control

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  • Estructuras de Control

Funciones

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  • Funciones

Creando tu Primera Función en R

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  • Lección de swirl: 5. Funciones

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  • Creando tu Primera Función en R

Guía para el Estilo de Código

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  • Guía para el Estilo de Código

Reglas de Alcance

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  • Reglas de Alcance

Funciones *apply

    • 3 Videos
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  • Lección de swirl: 6. Funciones apply

3 Videos

  • Funciones *apply: apply
  • Funciones *apply: lapply / sappy
  • Funciones *apply: mapply / rep

Graficación con el Sistema Base de Gráficos

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  • Lección de swirl: 7. Graficación

2 Videos

  • Graficación con el Sistema de Base de Gráficos
  • Algunas Funciones Gráficas de Alto Nivel

Parámetros en el Sistema de Gráficos

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  • Lección de swirl: 8. Parámetros en el Sistema de Gráficos

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  • Parámetros en el Sistema de Gráficos

Colores en el Sistema de Gráficos

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  • Lección de swirl: 9. Colores en el Sistema de Gráficos

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  • Colores en el Sistema de Gráficos

Graficación con Notación Matemática

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  • Lección de swirl: 10. Graficación con texto y notación matemática

1 Videos

  • Graficación con Notación Matemática

Creación de Gráficas en Tres Dimensiones

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  • Lección de swirl: 11. Creación de Gráficas en 3D

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  • Creación de Gráficas en 3D

Expresiones Regulares

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  • Lección de swirl: 12. Expresiones Regulares

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  • Expresiones Regulares

Graficación con ggplot2: Introducción

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  • Lección de swirl: 13. Graficación con ggplot2

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  • Graficación con ggplot2

Funciones Mateméticas y Utilitarias

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  • Funciones Matemáticas y Utilitarias

Simulación

    • 1 Videos
    • 1 Programming
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  • Lección de swirl: 14. Simulación

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  • Simulación

Herramientas para Hacer Debugging

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  • Depuración

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  • Créditos

Auto Summary

"Introducción a Data Science: Programación Estadística con R" es un curso esencial para aquellos interesados en el campo de Data Science y AI. Diseñado tanto para estudiantes como profesionales, este curso ofrece una sólida introducción al lenguaje de programación estadística R, conocido por su capacidad para manejar, analizar y visualizar datos cuantitativos. Bajo la guía experta de Coursera, los participantes aprenderán a instalar y utilizar R, así como a trabajar con RStudio, el entorno de desarrollo integrado preferido por la comunidad de R. A lo largo del curso, los estudiantes se familiarizarán con la creación de gráficos utilizando los sistemas base y el popular paquete ggplot2, permitiendo una visualización efectiva de datos. Los módulos incluyen videos instructivos sobre la instalación de herramientas, operaciones básicas y técnicas avanzadas en R, complementados con referencias bibliográficas para profundizar en temas específicos. El curso está disponible en dos niveles de suscripción: Starter y Professional, y está diseñado para proporcionar una base sólida en programación estadística con R, ideal para quienes buscan manipular datos, realizar análisis estadísticos y generar representaciones gráficas.

Carlos Ernesto López Natarén
Instructor

Carlos Ernesto López Natarén