Curso de Programación con R

Aprende a programar con R, el lenguaje líder en Data Science y Machine Learning. Domina las técnicas de análisis de datos, visualización y modelado predictivo para impulsar tu carrera profesional. Este curso te proporciona las habilidades necesarias para trabajar con grandes volúmenes de información y extraer valor de los datos.

Este curso está dirigido a:

* Profesionales que deseen iniciarse en el mundo del Data Science y Machine Learning.
* Analistas de datos que quieran ampliar sus conocimientos en R.
* Estudiantes de carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas).
* Cualquier persona interesada en aprender a programar con R y analizar datos.

Este curso te permitirá:

* Adquirir una sólida base en programación con R, desde los fundamentos del lenguaje hasta las técnicas avanzadas de manipulación de datos.
* Dominar las principales librerías de R para Data Science, como dplyr, ggplot2, tidyr y caret.
* Realizar análisis exploratorios de datos para identificar patrones y tendencias relevantes.
* Crear visualizaciones impactantes para comunicar tus hallazgos de manera efectiva.
* Construir modelos predictivos utilizando técnicas de Machine Learning como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales.
* Evaluar el rendimiento de tus modelos y optimizarlos para obtener los mejores resultados.
* Implementar proyectos de Data Science desde la recolección de datos hasta la presentación de resultados.
* Trabajar con datos en diferentes formatos, como CSV, Excel y bases de datos SQL.
* Utilizar herramientas de control de versiones como Git para gestionar tu código de manera eficiente.
* Desarrollar habilidades de resolución de problemas y pensamiento crítico.

El programa del curso incluye los siguientes módulos:

1. Introducción a R y RStudio: Fundamentos del lenguaje y entorno de desarrollo.
2. Manipulación de datos con dplyr: Transformación y limpieza de datos.
3. Visualización de datos con ggplot2: Creación de gráficos atractivos y informativos.
4. Modelado predictivo con Machine Learning: Construcción y evaluación de modelos.
5. Análisis exploratorio de datos: Identificación de patrones y tendencias.
6. Trabajo con diferentes formatos de datos: CSV, Excel y bases de datos SQL.
7. Control de versiones con Git: Gestión eficiente del código.
8. Proyectos de Data Science: Implementación de soluciones completas.

Podrás trabajar como:

* Data Scientist
* Analista de datos
* Ingeniero de Machine Learning
* Consultor de Data Science
* Investigador en Data Science