Análisis de datos con programación en R
Este es el séptimo curso del Certificado de análisis computacional de datos de Google. En estos cursos obtendrás las habilidades necesarias para solicitar empleos de analista de datos de nivel introductorio. En este curso, aprenderás el lenguaje de programación conocido como R. Además, se profundizará en cómo usar RStudio, el entorno que te permite trabajar con R, y se cubrirán temas como las aplicaciones y las herramientas de software que son exclusivas para R, como los paquetes de R.
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Este es el séptimo curso del Certificado de análisis computacional de datos de Google. En estos cursos obtendrás las habilidades necesarias para solicitar empleos de analista de datos de nivel introductorio. En este curso, aprenderás el lenguaje de programación conocido como R. Además, se profundizará en cómo usar RStudio, el entorno que te permite trabajar con R, y se cubrirán temas como las aplicaciones y las herramientas de software que son exclusivas para R, como los paquetes de R. Descubrirás cómo R te brinda más alternativas para limpiar, organizar, analizar, visualizar e informar los datos con mayor eficacia. Los analistas de datos actuales de Google seguirán dándote instrucciones y te proporcionarán formas prácticas de llevar a cabo las tareas comunes de los analistas de datos con las mejores herramientas y recursos. Los alumnos que completen este programa de certificados estarán listos para solicitar trabajos de nivel introductorio como analistas de datos. No se requiere experiencia previa. Al final de este curso, serás capaz de: - Analizar los beneficios de usar el lenguaje de programación en R. - Descubrir cómo usar RStudio para aplicar R en tus análisis. - Explorar los conceptos básicos relacionados con la programación en R. - Explorar el contenido y los componentes de los paquetes de R, incluido el paquete Tidyverse. - Comprender las tramas de datos y su uso en R. - Descubrir las opciones de generación de visualizaciones en R. - Aprender sobre R Markdown para documentar la programación en R.Modules
El emocionante mundo de la programación
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- Queremos conocerte
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- Introducción al emocionante mundo de la programación
- Diviértete con R
- Carrie: Primeros pasos con R
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- Programa del curso
- Debate: R versus Python
- Registro de aprendizaje: ¿Estás preparado para explorar R?
Programar como analista de datos
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- Lenguajes de programación
- Introducción a R
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- Formas de aprender a programar
- De las hojas de cálculo a SQL y, luego, a R
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- Autorreflexión: Haz una pregunta
- Actividad práctica opcional: Descargar e instalar R
- Actividad práctica opcional: La consola de R
- Pon a prueba tu conocimiento sobre lenguajes de programación
Aprende programación en RStudio
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- ¡R&R...Studio!
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- Introducción a RStudio
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- Cuándo usar RStudio
- Conectarte con otros analistas de datos en la comunidad R
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- Actividad práctica: Acceso a RStudio en la nube
- Actividad práctica opcional: Primeros pasos en RStudio Desktop
- Pon a prueba tu conocimiento sobre programación con RStudio
Desafío semanal 1
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- Glosario: Términos y definiciones
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- Desafío semanal 1
Comprender los conceptos básicos de programación
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- Programar con RStudio
- Conceptos fundamentales de programación
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- Vectores y listas en R
- Fechas y horas en R
- Otras estructuras comunes de datos
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- Pon a prueba tu conocimiento sobre los conceptos de programación
Explora la codificación en R
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- Consultas y programación
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- Operaciones y cálculos
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- Operadores lógicos e instrucciones condicionales
- Guía: Mantén tu código legible
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- Actividad práctica: Espacio aislado en R
- Pon a prueba tu conocimiento sobre codificación en R
Aprende acerca de los paquetes R
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- El regalo que no acaba
- Bienvenido a tidyverse
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- Paquetes R disponibles
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- Actividad práctica: Instalar y cargar el paquete tidyverse
- Pon a prueba tu conocimiento sobre paquetes de R
Explora tidyverse
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- Más sobre tidyverse
- Trabajo con canalizaciones
- Connor: Consejos para codificar
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- Recursos R con más ayuda
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- Pon a prueba tus conocimientos sobre tidyverse
Desafío semanal 2
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- Glosario: Términos y definiciones
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- Desafío semanal 2
Explorar datos y R
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- Datos en R frente a SQL
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- Datos en R
- Marcos de datos de R
- Trabajar con marcos de datos
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- Más sobre los tibbles
- Conceptos básicos de la importación de datos
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- Actividad práctica: Crea tu propio marco de datos
- Actividad práctica: Importar y trabajar con datos
- Pon a prueba tu conocimiento sobre marcos de datos en R
Limpiar datos
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- Limpieza con lo básico
- Organiza tus datos
- Transformación de datos
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- Convenciones de nomenclatura de archivos
- Más información sobre los operadores de R
- Opcional: Crea manualmente un marco de datos
- De formato ancho a formato largo con tidyr
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- Actividad práctica: Limpiar datos en R
- Pon a prueba tus conocimientos sobre la limpieza de datos
Observa los datos con más detalle
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Discussions
- Compara la limpieza de datos en diferentes plataformas
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- Mismos datos, diferente resultado
- Función de sesgo
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- Trabajar con datos sesgados
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- Actividad práctica: Cambia tus datos
- Pon a prueba tu conocimiento sobre funciones en R
Desafío semanal 3
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- Glosario: Términos y definiciones
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- Desafío semanal 3
Crear visualizaciones de datos en R
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- Visualizaciones en Tableau versus R
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- Visualizaciones en R
- Elementos básicos de visualización en R y tidyverse
- Introducción a ggplot()
- Joseph: Trayectoria profesional hacia el análisis de personas
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- Problemas comunes al visualizar en R
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- Actividad práctica: Visualización de datos con ggplot2
- Actividad práctica: Uso de ggplot
- Pon a prueba tus conocimientos sobre la visualización de datos en R
Explora la estética en el análisis
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- Mejoras a visualizaciones en R
- Hacer más cosas con ggplot
- Estética y facetas
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- Atributos estéticos
- Suavizado
- Filtrado y diagramas
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- Actividad práctica: Estética y visualizaciones
- Actividad práctica: Filtros y diagramas
- Pon a prueba tus conocimientos sobre estética en el análisis
Anota y guarda visualizaciones
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- Capa de anotaciones
- Guardar tus visualizaciones
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- Dibujar flechas y formas en R
- Guardado de imágenes sin ggsave()
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- Actividad práctica: Anotar y guardar visualizaciones
- Pon a prueba tu conocimiento sobre cómo anotar y guardar visualizaciones
Desafío semanal 4
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- Glossary: Terms and definitions
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- Desafío semanal 4
Crear documentos e informes en RStudio
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- Documentos e informes
- Descripción general de R Markdown
- Usar R Markdown en RStudio
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- Recursos de R Markdown
- Opcional: Notebooks de Jupyter
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- Actividad práctica: Tu notebook de R Markdown
- Pon a prueba tu conocimiento sobre documentos e informes
Crear documentos de R Markdown
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- Usar tus notebooks de R Markdown
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- Estructura de los documentos de R Markdown
- Meg: Programar empodera
- Algunos elementos más para tus documentos
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- Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo crear documentos de R Markdown
Comprender bloques de códigos y exportaciones
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- Bloques de códigos
- Exportar documentos
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- Formatos de archivos de salida en R Markdown
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- Actividad práctica: Agregar bloques de códigos a tus notebooks de R Markdown
- Actividad práctica: Exportar tu notebook de R Markdown
- Actividad práctica: Usar plantillas de R Markdown
- Poner a prueba tu conocimiento sobre bloques de códigos
Desafío semanal 5
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- Glosario: Términos y definiciones
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- Desafío semanal 5
Cierre
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- Próximamente...
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- Desafío del curso
Auto Summary
"Análisis de datos con programación en R" es el séptimo curso del Certificado de análisis computacional de datos de Google, diseñado para dotarte de las habilidades necesarias para iniciar una carrera como analista de datos. Enfocado en el lenguaje de programación R y su entorno de desarrollo RStudio, este curso te enseñará a utilizar herramientas y paquetes exclusivos de R, como Tidyverse, para limpiar, organizar, analizar, visualizar e informar datos de manera efectiva. Con instructores experimentados de Google, recibirás orientación práctica sobre cómo llevar a cabo tareas comunes de análisis de datos utilizando las mejores herramientas y recursos disponibles. Al finalizar el curso, estarás preparado para solicitar empleos de nivel introductorio como analista de datos, sin necesidad de experiencia previa. Este curso de nivel introductorio está disponible en la plataforma Coursera, con opciones de suscripción Starter y Professional. Aunque la duración específica no está indicada, el contenido es accesible y adecuado para aquellos que buscan construir una sólida base en el análisis de datos con R. Ideal para quienes desean iniciarse en el campo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, este curso te equipará con habilidades prácticas y conocimientos esenciales para avanzar en tu carrera profesional.
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