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Introducción a RStudio y Tidyverse
Bookdown de Garrett Grolemund y Hadley Wickham
Cómo sacarle el máximo partido al curso
La Comunidad de Discord para Aprender con Amigos
El Repositorio GitHub del Curso
Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación
Ser Data Scientist en el siglo XXI
El Camino del Data Science no es Fácil
Cómo Obtener una Versión Anterior de R Estable (R 3.6.3)
R, RStudio y Tidiverse
¿Problemas con la Instalación en Ubuntu?
Manejo Básico de R
Introducción al Análisis Exploratorio con R
El Dataset mpg de ggplot2
Nuestro Primer ggplot2
Tarea - Visualización de Datos con ggplot2
Solución Tarea
Cambiando los Mappings Estéticos del Gráfico
Tarea - Estéticas en ggplot
Solución Tarea
Problemas Comunes cuando Empezamos a usar R
Los Facets de ggplot
Tarea - Subplots con Facets
Solución Tarea
Las Diferentes Geometrías de ggplot2
Combinar Gráficos y Añadir Dimensiones de Visualización
Tarea - Geometrías con ggplot2
Solución Tarea
Solución de la Tarea en Vídeo
Transformaciones Estadísticas Básicas
Cambiando las Transformaciones Estadísticas de nuestros Gráficos
Tarea - Transformaciones Estadísticas con ggplot
Solución Tarea
El Parámetro position del Gráfico
Cambiando los Sistemas de Coordenadas
Pequeño Error en la Clase Anterior
La Gramática Final de ggplot2
Chuleta de ggplot2
Tarea - Ajustes Avanzados de ggplot
Solución Tarea
Repaso de ggplot2
La Frustración con la Informática es Buena
R como Calculadora Científica
Los Trucos para Asignar Nombres a las Variables
Las Funciones en R
Tarea - Introducción a R como Herramienta de Cálculo
Solución Tarea
Los Scripts y Modos de Trabajo de R
Rutas y Directorios de Trabajo en R
Proyectos de RStudio
Introducción a la Transformación de los Datos
El Paquete dplyr y su Peculiar Sintaxis
Filtrado de Filas con filter
El Álgebra de Bool en el Filtrado
El Síndrome Contagioso de los NA
Ordenando las Filas con arrange
Tarea - Filtrando los Datos con dplyr
Solución Tarea
Filtrar Columnas con select
Renombrar y Ordenar las Columnas
Tarea - Ordenado y Seleccionando Datos con dplyr
Solución Tarea
Calcular Nuevas Variables a partir de las que ya Tenemos
Funciones Útiles para Mutar los Datos
Tarea - Calculando Nuevas Variables con dplyr
Solución Tarea
Resúmenes de Variables Agrupadas con dplyr
La Magia Oscura de las Pipes
Eliminar los NA de los Datos
Contar y Visualizar Resúmenes Correctamente
El Ejemplo del Béisbol
Funciones Estadísticas Útiles
Agrupaciones Múltiples y Desagrupaciones
Mutates y Filters por Segmento
Examen 1: Filtrado y Manipulación de Datos
Una Nueva Forma de Pensar
Definiciones Generales
La Variación de Variables Categóricas
La Variación de Variables Continuas
Las Preguntas que Debemos Hacernos
Encontrando Subgrupos dentro de los Datos
Outliers en la Información
Reemplazando Errores por NAs
Tarea - Introducción a la Exploración de Datos
Solución Tarea
La Covariación a través de las Densidades
La Covariación a través de Boxplots
La Covariación de Factores a través de Heatmaps
La Covariación de Variables Continuas con Scatterplots
Visualización de Patrones
Tarea - Visualización de la Covariación entre Variables
Solución Tarea
Una Reflexión sobre la Sintaxis de tidyverse
El Data Wranling
Del Data Frame a las Tibbles
Creando Tibbles de tidyverse
Imprimir una Tibble por Pantalla
Subconjuntos y Acceso a Tibbles
Tarea - Las Tibbles de tidyverse
Solución Tarea
El Paquete readr para la Importación de Datos
Guardar un CSV con el Paquete Base de R
Leer un CSV con readr
Paquete Base vs readr
Tarea - La Carga de Datos con readr
Solución Tarea
Los Parsers de readr
Procesado de Números
Procesado de Strings
Procesado de Factores
Procesado de Fechas y Horas
Tarea - Procesado de Ficheros y Carga de Datos
Solución Tarea
La Heurística del Parseo
Elegir más Muestras y la Función type_convert
Otros Tipos de Ficheros Especiales
La Tarea de Limpiar los Datos
¿Qué Hace que un Fichero de Datos esté Limpio?
Spreading y Gathering
La Técnica de Gathering
La Técnica de Spreading
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ACTUALIZACIÓN: Pivot Wider
La Técnica de la Separación
La Técnica de la Reunión
Tarea - Una Incursión en la Limpieza de Datos
Solución Tarea
Los NA en la Limpieza de Datos
Un Caso Real de Sanidad
Un Último Apunte sobre Datos Desestructurados
Datos Relacionales en R
Las Claves Primarias y Foráneas
Los Mutating Joins
Diagramas para Entender los Joins
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El Problema de las Claves Duplicadas
Definir las Columnas Clave de los Joins
Unas Nociones de SQL y de la Función merge
Filtering Joins
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Tarea - Ejercicios de Datos Relacionales
Solución de la Tarea en Vídeo
Strings
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Las Bases de las Expresiones Regulares
Anclas y Caracteres de Clase
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El Bucle for para Iterar
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Tarea - Bucles y Formatos Iterativos
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La Creación de Modelos
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Otros Modelos no Lineales
La Experiencia en Casos Reales de Estudio
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The course does an amazing job explaining how to handle large volumes of data elegantly and readably, making tasks that used to take me hours now solvable with just a few well-structured commands. It's a powerful tool I'd recommend to any analyst looking to optimize their daily workflow and deliver flawless results
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I'd always wanted to learn R, and this course with tidyverse is the perfect Path. I fell in love with how powerful this language is for data science
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Curso completo de R para Data Science con Tidyverse
This course is a complete immersion in the data science universe with R, focused on the powerful Tidyverse package, which includes tools like ggplot2, dplyr, tidyr, readr, tibble, and magrittr. It's designed to take you from zero to professional level, combining accessible theory with exercises applied to real-world problems.
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Complete R Course for Data Science with Tidyverse: master modern analysis from scratch
This course teaches you how to use R and the Tidyverse ecosystem to perform professional data analysis from scratch. You'll learn to import, clean, transform, and visualize data with libraries like dplyr, ggplot2, tidyr, and readr, all within RStudio.
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The Tidyverse approach opened my eyes to a much more organized and efficient R. Now I can manipulate data and perform complex analyses smoothly. I feel much more confident to tackle Data Science projects.
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Honestly, since I started taking courses with you all I've developed such a great capacity for learning that it's made me almost an expert in everything I've learned.
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The video lengths don't drag on and they're engaging. The topics are explained really well and I can understand ggplot2's logic, which is pretty straightforward. Before this, I used to spend ages figuring out how to combine certain charts and wasted a lot of time. Now I can generate a great-looking exploratory graphic analysis in just a few minutes.
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