Ciencia de datos con R: Visión general

Introducción

Bienvenido a la sección Ciencia de datos con R de Datonovia. Esta visión general proporciona una guía completa de los temas clave que necesita para aprovechar el poder de R para el análisis de datos. Ya sea que esté comenzando su viaje de ciencia de datos o buscando mejorar sus habilidades, esta sección cubre las áreas centrales esenciales para el análisis de datos eficaz en R.

Qué aprenderá

Esta sección está organizada en tres áreas principales:

• Manejo de Datos con dplyr
  Aprenda a transformar, limpiar y resumir eficazmente sus datos con dplyr. Este tutorial cubre verbos esenciales como filter(), select(), mutate(), group_by(), y summarize().
  Explore el manejo de datos con dplyr

• Visualización de datos con ggplot2
  Descubra cómo crear gráficos convincentes y con calidad de publicación utilizando ggplot2. Esta guía le guiará a través de la creación de diversos tipos de gráficos, la personalización de la estética y la implementación de técnicas de visualización avanzadas.
  Vea la visualización de datos con ggplot2

• Modelado estadístico con lm() y glm()
  Comprenda cómo realizar modelos lineales y lineales generalizados en R. Este tutorial explica el proceso de ajuste de modelos, la interpretación de los resultados de los modelos y el diagnóstico del rendimiento de los modelos mediante lm() para la regresión lineal y glm() para la regresión logística y otros tipos de regresión.
  Aprenda modelización estadística con lm() y glm()

Por qué la ciencia de datos con R?

R es una potente herramienta para la ciencia de datos, que ofrece un rico ecosistema de paquetes que simplifican cada paso del proceso de análisis de datos, desde la gestión de datos hasta la visualización y el modelado. Gracias a sus potentes funciones estadísticas y a su dinámica comunidad, R sigue siendo una opción popular tanto para la investigación académica como para las aplicaciones industriales.

Próximos pasos

Después de explorar esta visión general, sumérgete en los tutoriales individuales para desarrollar aún más tus habilidades: - Dominar el manejo de datos con dplyr. - Crear y personalizar visualizaciones de datos con ggplot2. - Construya modelos estadísticos robustos utilizando lm() y glm().

Exploración adicional

Para obtener recursos adicionales y conocimientos más profundos, consulte nuestras otras secciones: - Manipulación y transformación de datos - Temas avanzados de R - Herramientas de R

Feliz codificación, y disfrutar de su viaje en la ciencia de datos con R!

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Nota

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