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Por qué hacer el curso R. Curso completo de R para Data Science y Machine Learning

Recibir esa notificación de que has empezado a dominar R, viendo cómo los datos se alinean en gráficos increíbles o un modelo predictivo empieza a funcionar, es una satisfacción que cambia tu forma de ver el trabajo diario. Imagina que no tienes que preocuparte por quedarte atrás: el curso completo de R para Data Science desbloquea acceso de por vida, lo que significa que cada actualización que incluya nuevas bibliotecas o técnicas de Machine Learning será tuya sin pagar más. Mientras el software evoluciona y el campo avanza a pasos agigantados, tú solo abres la plataforma y encuentras contenido fresco, como si el curso siempre estuviera en el último capítulo del momento. No se trata solo de aprender a programar hoy, sino de tener un material que crece junto al mercado para que siempre tomes decisiones acertadas con datos.  

Cómo es R. Curso completo de R para Data Science y Machine Learning

Este curso sobre el lenguaje de programación R está diseñado para aprender desde cero, paso a paso, hasta convertirte en un experto.Todo está explicado mediante ejemplos para facilitar el aprendizajeEstos son los temas tratados en este curso sobre RConfiguración del entornoInstalación de R y RStudioIntroducción a R Operaciones aritméticas, variables, tipos de datos, vectores, operadores de comparación, ayuda y documentaciónMatrices en R Operaciones aritméticas con matrices, selección de elementos, selección por filas y columnas, función factorData Frames en R Creación de Data Frames, dataset, selección y ordenación, exportar e importar datos y tratamiento de valores nulosListas en R Creación y manejo de listasEntrada y salida de datos en R Ficheros CSV, ficheros EXCEL y bases de datosProgramación básica de R Operadores lógicos, condicionales if else, bucle while, bucle for y funcionesProgramación avanzada de R Funciones predefinidas, funciones sobre vectores, funciones anónimas, funciones matemáticas, expresiones regulares, fecha/horaManipulación de datos con R Manipulación de datos con dplyr, operador pipe y limpieza de datos con tidyrVisualización de datos con R Histogramas, scatterplots, barplots, boxplots, gráficos de distribución, límites y dimensionesGráficos interactivos con PlotlyIntroducción a Machine LearningMachine LearningAlgoritmo de regresión lineal Algoritmo de regresión logística Algoritmo de los K vecinos más cercanos Algoritmo de árboles de decisiónAlgo  

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