
En un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, saber manipularlos correctamente es una de las habilidades más valiosas. Este curso te ofrece una formación integral y práctica en manipulación de datos con R, desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas aplicadas a casos reales. A lo largo de este curso, aprenderás a transformar, filtrar, ordenar, agrupar y combinar datasets usando herramientas modernas como el Tidyverse (dplyr, tidyr, stringr, lubridate) y la poderosa librería data.table.
Compararás estos enfoques con la Base R, entendiendo sus ventajas y cuándo usarlos según tus necesidades. Te enseñaré cómo importar datos desde múltiples fuentes (CSV, JSON, bases de datos SQL), crear nuevas variables, eliminar valores atípicos, trabajar con texto, fechas y preparar datos de forma eficiente para el modelado. Cada lección está pensada para que pongas en práctica lo aprendido con ejemplos claros, ejercicios guiados y casos del mundo real. Además, integraremos conocimientos en proyectos prácticos como el análisis de datos financieros y la integración de datos de redes sociales, cerrando con la construcción de un pipeline completo de limpieza y transformación para un modelo de Machine Learning. Este curso es ideal si buscas un enfoque práctico, estructurado y actualizado para convertirte en un experto en data wrangling con R. ¡No importa si recién comienzas o si ya tienes experiencia en programación!
Lo que aprenderás:
- Comprenderán los fundamentos de la manipulación de datos en R y su relevancia en análisis de datos.
- Compararán y aplicarán diferentes enfoques: Base R, Tidyverse y data.table.
- Utilizarán funciones como select(), filter(), mutate(), summarise(), pivotlonger() y pivotwider() para transformar datasets.
Contenido del curso:
- Secciones: 10
- Clases: 30
- Duración: 15 horas
Requisitos:
- No se requieren conocimientos previos de R o estadística.
- Idealmente, tener nociones básicas de programación o interés en análisis de datos.
¿Para quién es este curso?
- Estudiantes, profesionales y autodidactas interesados en la ciencia de datos o el análisis estadístico.
- Científicos de datos en formación que quieren dominar R como herramienta de manipulación de datos.
¿Qué esperas para comenzar?
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