¡De cero a experto! Así puedes dominar R para programar con este curso GRATUITO Y EN LÍNEA
Si alguna vez has sentido curiosidad por entender cómo se utilizan los datos para tomar decisiones en campos como la inteligencia artificial, modelado financiero o análisis de datos, aprender R puede ser tu primer paso.
¿Qué es R y por qué es importante?
R es un lenguaje de programación de código abierto especialmente diseñado para el análisis estadístico y visualización de datos. Se ha convertido en la opción preferida para científicos de datos, analistas y estadísticos debido a su potencia y flexibilidad.
Debido a esta versatilidad y fácil manejo, la plataforma de cursos especializados DataCamp, lanza la iniciativa “Introduction to R”, un programa de 6 temas principales que te permitirán conocer el lenguaje de programación desde cero. A continuación, te presentamos el temario completo que podrás cursar en el momento que tu desees.
TEMARIO
1.-Introducción a los fundamentos de R
En este primer capítulo, los estudiantes se familiarizan con las operaciones básicas de R. Aprenden a usar la consola como una calculadora, a asignar variables y a comprender los tipos de datos fundamentales en R. Esta etapa es esencial para establecer una base sólida antes de adentrarse en conceptos más complejos.
2.-Vectores
El segundo tema se centra en los vectores, que son conjuntos ordenados de datos. A través de un ejemplo práctico basado en apuestas en Las Vegas, los estudiantes aprenden a crear vectores, a nombrarlos, seleccionar elementos específicos de ellos y comparar diferentes vectores. Los vectores son uno de los elementos básicos en R y son importantes para realizar operaciones simples y avanzadas con conjuntos de datos.
3.-Matrices
Una matriz es una estructura bidimensional que contiene elementos del mismo tipo. En este capítulo, los estudiantes aprenden cómo crear matrices en R y realizar cálculos básicos con ellas. Utilizando datos de la taquilla de las películas de Star Wars como ejemplo, los estudiantes adquieren habilidades para manipular y analizar datos organizados en matrices.
4.-Data Frames
Los data frames son estructuras de datos tabulares que permiten almacenar conjuntos de datos heterogéneos. En este tema, los estudiantes aprenden a crear data frames, seleccionar partes interesantes de un data frame y ordenar un data frame según variables específicas. Dado que la mayoría de los conjuntos de datos con los que trabajarán los profesionales de datos están almacenados como data frames, esta habilidad es crucial para el análisis de datos práctico.
5.-Factores
Los factores se utilizan para manejar datos categóricos o de tipo «factor». En este capítulo, los estudiantes aprenden cómo crear, subconjuntar y comparar factores. Se utiliza el ejemplo de la categorización del color del cabello humano para ilustrar cómo R maneja y analiza datos categorizados, lo que es esencial para comprender y trabajar con conjuntos de datos que contienen información no numérica.
6.-Listas
A diferencia de los vectores, las listas en R pueden contener componentes de diferentes tipos. En este capítulo final, los estudiantes aprenden a crear, nombrar y seleccionar subconjuntos de listas. Este tema les permite manejar conjuntos de datos más complejos y heterogéneos, preparándolos para tareas de análisis de datos más avanzadas.
Después del curso
Al finalizar este curso de 4 horas, tendrás la capacidad de utilizar R para tus propios análisis de datos. Estas habilidades son altamente demandadas en el mercado laboral actual y pueden abrirte puertas en diversas áreas profesionales, desde analista de datos hasta científico de datos.
