R es un lenguaje y entorno de programación, creado en 1993 por Ross Ihaka y Robert Gentleman del Departamento de Estad ística de la Universidad de Auckland, cuya caracterí stica principal es que forma un entorno de análisis estad ístico para la manipulaci ón de datos, su c álculo y la creaci ón de gr áficos.
Por lo que, se ha
convertido en un lenguaje de programación esencial para cualquier científico de datos.
Siendo la principal ventaja de este lenguaje la gran cantidad de
cursos gratuitos para aprender R.
Una de sus principales funciones es la
utilización de algoritmos para la modelización del problema a resolver.
Actualmente existen varios lenguajes de programación que permiten
resolver dichos problemas, pero si hay dos lenguajes que realmente
populares en este ámbito son R y Python.
Introduction to R for Data Science
Por lo que, se ha
convertido en un lenguaje de programación esencial para cualquier científico de datos.
Siendo la principal ventaja de este lenguaje la gran cantidad de
cursos gratuitos para aprender R.
Una de sus principales funciones es la
utilización de algoritmos para la modelización del problema a resolver.
Actualmente existen varios lenguajes de programación que permiten
resolver dichos problemas, pero si hay dos lenguajes que realmente
populares en este ámbito son R y Python.
Introduction to R for Data Science
Este curso forma parte del Microsoft Professional Program Certificate in Data Science,
por lo que, si estáis buscando tener una formación reglada, puede ser
una opción muy interesante. Además de aprender R gratis, conseguirás una
formación muy completa en las principales disciplinas necesarias para
trabajar como científico de datos.
En
este curso de introducción aprenderás a dominar las funciones básicas
implementadas en el paquete base de R. En siete secciones, cubrirás su
sintaxis básica, y realizarás análisis de datos muy sencillos.
Aprenderás a manejar estructuras de datos sencillas como vectores,
matrices o listas. En la sección final del curso, profundizarás en las
capacidades gráficas de R y crearás tus propias visualizaciones de
datos. No se requiere ningún conocimiento previo en programación o
ciencia de datos.
Programming with R for Data Science
Este curso forma parte del Microsoft Professional Program Certificate in Data Science, por lo que, si estáis buscando tener una formación reglada, puede ser una opción muy interesante.
Este curso es la segunda parte del curso
de Introduction to R for Data Science mencionado anteriormente. Podrás
explorar estructuras de datos y sintaxis más complejos, así como leer y
escribir datos de un archivo local a una base de datos alojada en la
nube. Adicionalmente aprenderás a crear funciones personalizadas.
Siguiendo la estructura del curso anterior, en los últimos temas
aprenderás más acerca del popular paquete de visualización de datos en
llamado ggplot2. Junto con el curso anteriormente mencionado, grandes
opciones para aprender R gratis.
Introduction to R
Si hay una plataforma enfocada en el aprendizaje de lenguajes adaptados al Machine Learning, sin duda Datacamp es una de las más populares. Tiene algunos cursos para aprender R gratis muy completos.
En este curso de introducción,
aprenderás a utilizar factores, listas y otras estructuras de datos muy
útiles para trabajar utilizando las librerías de Machine Learning. La
plataforma de aprendizaje de Datacamp es una maravilla, en realidad, los
dos cursos anteriormente mencionados utilizan en muchos de sus
ejercicios esta plataforma.
Adicionalmente de ser completamente gratuito, cuando lo termines te enviarán un badge para que lo puedas cargar en tu perfil de Linkedin, todo un lujo, ciertamente.
R, ggplot, and Simple Linear Regression
En este curso, aprenderás a implementar
regresiones lineales y a hacer visualizaciones atractivas de los datos
con el paquete ggplot2. Es equivalente a los cursos de introducción
mencionados anteriormente, aunque el enfoque es algo diferente, más
enfocado a profesionales con formación previa estadística.
Adicionalmente aprenderás a utilizar las funciones del paquete dplyr, muy útil para el tratamiento previo de las tablas.
Polynomial Regression, R, and ggplot
Este curso es la segunda parte del curso
mencionado anteriormente R, ggplot and simple Linear Regression. En
este curso, aprenderás a hacer regresiones más complejas, así como la
utilización más avanzada del paquete ggplot.
Training Sets, Test Sets, R, and ggplot
Este curso es la tercera parte del paquete de dos cursos mencionados anteriormente.
En
este curso, aprenderás a interpretar el rendimiento de un modelo de
regresión usando conjuntos de entrenamiento y conjuntos de testeo.
A
tal efecto, aprenderás a dividir el conjunto de datos y a agregar
etiquetas para realizar las predicción. También aprenderás a programar
funciones muy útiles tales como bucles.
Los
estudiantes deben tener el trasfondo en R, ggplot y regresión
equivalente a lo que uno tendría después de ver mis dos cursos de Udemy
sobre regresión lineal y polinomial. A un ritmo relajado, debe tomar
alrededor de dos semanas para completar el curso.
Libros formato PDF.
- Introducción a la programación estadística con R para profesores.
- Curso básico de R.
- Prácticas de estadística en R.
- Métodos estadísticos con R y R Commander.
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