Cap 3, Ep 4 Introducción a R para Ciencia de Datos

A lo largo de la charla, desglosamos conceptos esenciales y proporcionamos ejemplos prácticos para implementar análisis y visualizaciones de manera efectiva.

Temas que abordamos:

Tipos de Datos y Manipulación en R:

- Exploramos los principales tipos de datos en R (numeric, character, factor, etc.).
- Aprendimos cómo crear y manipular objetos, incluyendo vectores, listas y data frames.
- Descubrimos funciones básicas como mean(), summary(), y str() para entender mejor nuestros datos.

Análisis Exploratorio de Datos (EDA):

- Realizamos inspecciones básicas del dataset Adult, como la estructura y distribución de variables.

Visualización de Datos con ggplot2:

- Introdujimos los fundamentos de ggplot2, destacando su flexibilidad para crear gráficos claros y efectivos.
- Construimos gráficos básicos como histogramas, boxplots y gráficos de dispersión.
- Personalizamos gráficos con colores, etiquetas y temas para una presentación profesional.

Ejercicios Prácticos y Análisis Avanzado:

- Analizamos la relación entre variables numéricas mediante correlaciones y gráficos de dispersión.
- Visualizamos distribuciones y proporciones en variables categóricas como income y race.
- Identificamos patrones clave entre horas trabajadas, ocupación y nivel educativo mediante gráficos avanzados.

Este episodio ofrece un enfoque práctico y completo para dominar R y los conceptos mas importantes, proporcionando una base sólida para analítica de datos.

[proyecto]

Si te ha gustado este episodio, ¡no te pierdas los demás episodios de nuestra serie Proyecto 52! 🚀📊

Capítulo 3: Introducción a la Programación para Ciencia de Datos

🔹 Episodio 1: Fundamentos de Python para Ciencia de Datos

🔹 Episodio 2: Manipulación de Datos con Pandas

🔹 Episodio 3: Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn

¡Sigue explorando y aprendiendo sobre el apasionante mundo de las bases de datos! 💻📖

[felixmendoza]

Excelente cierre de este capitulo con una herramienta como R que al igual que Python es muy utilizada para el análisis de datos, también destacar que las presentaciones de cada capitulo están bien segmentadas por lo que se nos facilita a la hora de entender los conceptos!!👏👏👏