Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

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西班牙语
16 时
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课程详情

教学大纲

  • Week 1 - Instalación de Herramientas
    Una pequeña introducción a lo que veremos en el curso y la instalación de las herramientas a usar en él, tanto para sistemas operativos Windows, Linux y Mac OS.
  • Week 1 - Introducción al Lenguaje
    En esta primera semana, tendrás tus primeros pasos en el lenguaje, entenderás que son los objetos, las clases, los tipos de datos y podrás leer y escribir datos a distintas fuentes y tipos de archivos.
  • Week 2 - Utilización del Lenguaje
    En esta semana, aprenderás a utilizar las estructuras de control para agilizar tareas repetitivas, a crear funciones para llevar a cabo tareas específicas o complejas, las reglas de alcance, el manejo de las fechas y variables de fechas, la importancia de uti...
  • Week 3 - Acercamiento al Sistema de Gráficos de R
    En esta semana primero conocerás una familia de funciones vectorizadas, las cuales te permitirán efectuar operaciones con muy pocas líneas de código, después conocerás el sistema de gráficos y las funciones que permiten realizar modificaciones en él.
  • Week 4 - Expresiones Regulares, Graficación con ggplot2 y Simulación
    Ensta última semana aprenderás sobre expresiones regulares y cómo utilizarlas con R, graficarás con el paquete de gráficos ggplot2, entenderás cómo encontrar errores y arreglarlos y llevarás a cabo simulación.

先决条件

没有。

讲师

  • Carlos Ernesto López Natarén, Técnico Académico
    Secretaría Técnica de Cómputo, Telecomunicaciones, Diseño y Fotografía, Instituto de Física, UNAM

编辑

墨西哥国立自治大学是墨西哥的一所公立大学。

纵观其历史,特别是在 20 世纪的前 70 年间,该大学培养出了帮助国家建设的主要政治人物、作家、科学家、工程师和哲学家。

1910 年,根据波菲里奥-迪亚斯的法令,墨西哥国立大学成立。1929 年,墨西哥国立自治大学获得自治权。1950 年,该校迁至位于墨西哥城南部大学城的新主校区。20 世纪 70 年代,墨西哥国立自治大学完成了大规模扩建计划,建立了科学和人文学院的五个总部以及阿卡特兰、库奥蒂特兰、阿拉贡、伊兹塔卡拉和萨拉戈萨五个多学科校区。

平台

Coursera是一家数字公司,提供由位于加利福尼亚州山景城的计算机教师Andrew Ng和达芙妮科勒斯坦福大学创建的大型开放式在线课程。

Coursera与顶尖大学和组织合作,在线提供一些课程,并提供许多科目的课程,包括:物理,工程,人文,医学,生物学,社会科学,数学,商业,计算机科学,数字营销,数据科学 和其他科目。

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