Sumérgete en este curso práctico de Análisis de Datos con R Programming y Python, diseñado para todos los niveles. A través de ejemplos reales y ejercicios guiados aprenderás a manipular, limpiar y visualizar datos utilizando las librerías más utilizadas en la industria. El tono es práctico y profesional, ideal para quienes buscan aplicar ciencia de datos en proyectos reales o avanzar en su carrera.

La primera parte se enfoca en R: manejo de dataframes, limpieza de datos, gráficos avanzados, regresión lineal múltiple y series de tiempo. La segunda parte se centra en Python: eficiencia con Numpy, visualización con Pyplot, manipulación con Pandas y uso de expresiones regulares (regex). Al finalizar estarás en condiciones de transformar datos crudos en insights accionables y comunicar tus hallazgos con visualizaciones impactantes.

Lo que aprenderás:

• Manipulación y limpieza de datos en R y Python para preparar conjuntos reales.
• Creación de visualizaciones avanzadas (gráficos estáticos y personalizados) para comunicar resultados.
• Análisis estadístico: regresión lineal múltiple y manejo de series de tiempo.
• Uso de Numpy y Pandas para cálculo eficiente y transformación de datos.
• Aplicación de expresiones regulares (regex) y técnicas prácticas para procesamiento de texto y extracción de patrones.

Contenido del curso:

• Secciones: 10
• Clases: 68
• Duración: 9 horas en total aproximadamente

Requisitos:

• Sintaxis Básica: Comprende la estructura y la sintaxis de R y Python, como la declaración de variables y la ejecución de comandos.
• Manipulación de Datos: Familiarízate con la creación y manipulación de listas, arrays y diccionarios en ambos lenguajes.
• Control de Flujo: Conoce los conceptos de bucles y condicionales en R y Python para realizar tareas repetitivas y tomar decisiones.
• Funciones Fundamentales: Entiende cómo definir y utilizar funciones simples en ambos lenguajes para modular y reutilizar el código.

¿Para quién es este curso?

• Principiantes en Ciencia de Datos: quienes desean aprender desde cero una base sólida en R y Python.
• Profesionales en búsqueda de habilidades avanzadas: analistas y desarrolladores que quieran mejorar manipulación y visualización de datos.
• Estudiantes y académicos: personas que aplican análisis de datos en investigación o proyectos académicos.

¿Qué esperas para comenzar?

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