Master en R para Data Science y Machine Learning

Udemy Master en R para Data Science y Machine Learning

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Peso total
1 GB+
Audio
Español
Nivel
  1. Todo los niveles
Contraseña Winrar
ebzo.net
Actualización del Curso
10/2021
Requisitos
  • No es necesario tener conocimientos previos. Todo se explica desde cero.
Descripción
  • Los profesionales de Data Science y Machine Learning son los perfiles técnicos con mayor sueldo actualmente.
  • Este master está diseñado para aprender desde cero, paso a paso, hasta convertirte en un experto.
  • Todo está explicado mediante ejemplos para facilitar el aprendizaje.
Estos son los temas tratados en este master:
  • Configuración del entorno (instalación de R y RStudio).
  • Introducción a R (operaciones aritméticas, variables, tipos de datos, vectores, operadores de comparación, ayuda y documentación).
  • Matrices en R (operaciones aritméticas con matrices, selección de elementos, selección por filas y columnas, función factor).
  • Data Frames en R (creación de Data Frames, dataset, selección y ordenación, exportar e importar datos, tratamiento de valores nulos).
  • Listas en R (creación y manejo de listas).
  • Entrada y salida de datos en R (ficheros csv, ficheros excel, bases de datos).
  • Programación básica de R (operadores lógicos, condicionales if else, bucle while, bucle for, funciones).
  • Programación avanzada de R (funciones predefinidas, funciones sobre vectores, funciones anónimas, funciones matemáticas, expresiones regulares, fechas y horas).
  • Manipulación de datos con R (manipulación de datos con dplyr, operador pipe, limpieza de datos con tidyr).
  • Visualización de datos con R (histogramas, scatterplots, barplots, boxplots, gráficos de distribución, límites y dimensiones).
  • Gráficos interactivos con Plotly.
  • Introducción a Machine Learning.
  • Machine Learning - Regresión lineal en R.
  • Machine Learning - Regresión logística en R.
  • Machine Learning - K vecinos más cercanos en R.
  • Machine Learning - Árboles de decisión en R.
  • Machine Learning - Random Forest en R.
  • Machine Learning - Máquinas de vectores de soporte en R.
  • Machine Learning - K medias en R.
  • Deep Learning - Redes neuronales en R.
¿Para quién es este curso?
  • Cualquier persona que quiera convertirse en científico de datos.
  • Cualquier persona que quiera aprender a realizar gráficos interactivos con conjuntos de datos mediante la herramienta RStudio.
  • Cualquier persona interesada en Machine Learning.
  • Cualquier persona que quiera aprender el lenguaje de programación R y la herramienta RStudio.
Autor
Thranduil
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