Description
Los profesionales de Data Science y Machine Learning son los perfiles ténicos con mayor sueldo actualmente.
Este master está diseñado para aprender desde cero, paso a paso, hasta convertirte en un experto.
Todo está explicado mediante ejemplos para facilitar el aprendizaje
Estos son los temas tratados en este master:
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Configuración del entorno (instalación de R y RStudio)
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Introducción a R (operaciones aritméticas, variables, tipos de datos, vectores, operadores de comparación, ayuda y documentación)
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Matrices en R (operaciones aritméticas con matrices, selección de elementos, selección por filas y columnas, función factor)
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Data Frames en R (creación de Data Frames, dataset, selección y ordenación, exportar e importar datos, tratamiento de valores nulos)
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Listas en R (creación y manejo de listas)
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Entrada y salida de datos en R (ficheros csv, ficheros excel, bases de datos)
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Programación básica de R (operadores lógicos, condicionales if else, bucle while, bucle for, funciones)
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Programación avanzada de R (funciones predefinidas, funciones sobre vectores, funciones anónimas, funciones matemáticas, expresiones regulares, fechas y horas)
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Manipulación de datos con R (manipulación de datos con dplyr, operador pipe, limpieza de datos con tidyr)
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Visualización de datos con R (histogramas, scatterplots, barplots, boxplots, gráficos de distribución, límites y dimensiones)
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Gráficos interactivos con Plotly
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Introducción a Machine Learning
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Machine Learning – Regresión lineal en R
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Machine Learning – Regresión logística en R
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Machine Learning – K vecinos más cercanos en R
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Machine Learning – Árboles de decisión en R
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Machine Learning – Random Forest en R
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Machine Learning – Máquinas de vectores de soporte en R
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Machine Learning – K medias en R
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Deep Learning – Redes neuronales en R
Apúntate a este curso y conviertete en un cientifico de datos!
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