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# Curso de introducción a la estadística descriptiva con R Studio
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# [Curso de introducción a la estadística descriptiva con R Studio](https://www.udemy.com/estadistica-descriptiva/?couponCode=FROM_BOKDOWN_RSTUDIO)
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*Con Juan Gabriel Gomila y María Santos*
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4+
Conoce toda la estadística descriptiva de la mano de Juan Gabriel Gomila y asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro con todo el contenido del curso. En particular verás los mismos contenidos que explicamos en primera de carrera a matemáticos, ingenieros o informáticos como por ejemplo:
5+
6+
* Logística e instalación de R y RStudio y de Anaconda Navigator para Python
7+
* Cómo usar R y Python como si fuese una calculadora científica (incluyendo un repaso de funciones, trigonometría y combinatoria)
8+
* Introducción a la programación funcional con R desde cero (ideal para seguir tomando a posteriori cursos de análisis de datos).
9+
* Uso de gráficos para representar datos estadísticos incluyendo plots de nubes de puntos, histogramas, diagramas circulares o diagramas de caja y bigotes entre otros. Además tendrás ejemplos tanto en R como con matplotlib de Python.
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* Introducción a las técnicas de machine learning como por ejemplo la regresión lineal.
11+
* Profundización en tipos de datos cualitativos, cuantitativos  y ordinales y el correcto análisis de cada uno de ellos.
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* Repositorio Github con todo el material del curso para disponer de los mismos scripts que usamos en clase desde el minuto inicial.
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Una vez termines el curso podrás seguir con los mejores cursos de análisis de datos publicados por Juan Gabriel Gomila como los cursos de Machine Learning con Python o RStudio o el Curso de Data Science con Tidyverse y RStudio. Todo el material del curso está enfocado en resolver los problemas de falta de base que presentan los estudiantes de esos cursos avanzados y poderlo hacer en un curso a parte te permitirá nivelar tus conocimientos y tomar los otros cursos con garantías de éxito.
15+
416
1. Trabajando con R
517
2. Documentación con R Markdown
618
3. Estructuras de datos

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