Ciencia de Datos en R: Proyecto Capstone Práctico

La transición de aprender comandos individuales de R a ejecutar un proyecto de datos a gran escala puede ser un obstáculo importante. Este curso cierra esa brecha guiándote a través de un escenario de ciencia de datos realista de principio a fin. Comenzarás estableciendo la terminología central del ciclo de vida de los datos antes de sumergirte en la implementación práctica. Al leer explicaciones paso a paso y estudiar fragmentos de código claros, aprenderás a recopilar, organizar, analizar y modelar datos utilizando convenciones modernas de R. Lo que aprenderás: - Configurar un flujo de trabajo estructurado de ciencia de datos utilizando bibliotecas modernas de R - Limpiar y transformar datos brutos utilizando principios de tidyverse para un análisis eficiente - Realizar análisis exploratorios de datos y pruebas de hipótesis básicas para encontrar patrones - Construir y evaluar modelos de regresión y clasificación para hacer predicciones - Estructurar tu análisis en un proyecto de datos cohesivo y listo para portafolio El material progresa naturalmente desde la ingesta inicial de datos hasta el modelado final, asegurando que comprendas el propósito detrás de cada línea de código. Practicarás la aplicación de estos conceptos a través de ejercicios escritos diseñados para reforzar tu aprendizaje. Este curso está diseñado para principiantes que tienen una comprensión básica de la sintaxis de R y desean aplicar sus conocimientos a un proyecto estructurado y práctico. No se requiere experiencia avanzada en ciencia de datos o estadística. Comienza a leer hoy mismo para ensamblar tus habilidades de R en un flujo de trabajo completo de ciencia de datos.