Ciencia de datos con R
Master Ciencia de datos con R
Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 192 h
11 unidades
Nivel principiante
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
Domine los fundamentos de la ciencia de datos con la Especialización en Ciencia de Datos con R. Diseñado para principiantes y profesionales por igual, esta serie de cuatro cursos construye las habilidades básicas y aplicadas necesarias para transformar, visualizar, modelar y analizar éticamente los datos utilizando el lenguaje de programación R. A través de cuatro cursos prácticos, progresará desde la exploración y visualización de datos hasta la limpieza y transformación de conjuntos de datos desordenados, la aplicación del razonamiento ético y el modelado de relaciones para realizar predicciones. Dominarás las herramientas CORE de la ciencia de datos moderna (incluyendo R, Tidyverse, RStudio, Quarto, Git y GitHub) mientras desarrollas la mentalidad práctica y ética para usarlas responsablemente. ws. Al final de la serie, serás capaz de ordenar y transformar datos con confianza, crear visualizaciones atractivas, comunicar ideas que impulsen decisiones y aplicar principios éticos para abordar el sesgo algorítmico, la privacidad de los datos y la tergiversación en tus análisis.
- Transforme y analice datos utilizando R y Tidyverse, produciendo análisis reproducibles para descubrir conocimientos a partir de conjuntos de datos del mundo real.
- Cree visualizaciones impactantes con RStudio y Quarto, comunicando de forma eficaz los conocimientos basados en datos para una toma de decisiones informada.
- Aplicar principios éticos en la ciencia de datos abordando el sesgo algorítmico, salvaguardando la privacidad de los datos y promoviendo un uso responsable de los mismos.
Habilidades que desarrollarás
Ética de datos
Análisis exploratorio de datos
Toma de decisiones basada en datos
Regresión logística
Modelado estadístico
R (software)
Extracción de datos web
Ggplot2
Evaluación de modelos
Modelado predictivo
Tidyverse (paquete de R)
Visualización de datos
Análisis de datos
Gráfica (gráficos)
Transformación de datos
Programación en R
Ciencia de datos
Preparación de datos
Presentación de datos
Control de versiones
Temario
UNIDAD 1 - Hola Mundo · 17 leccionesVisualización de datos y Transformación con R - UNIDAD 1 - Hola Mundo
UNIDAD 1 - Hola Mundo · 17 lecciones
Visualización de datos y Transformación con R - UNIDAD 1 - Hola Mundo
- Resumen del curso
- Conozca a sus instructores
- Bienvenido
- IMS :: Capítulo 1 - Hola datos
- Informar de un problema con el curso
- Prepárese para calcular con R y RStudio
- Code along :: Mi primera visualización de datos - UN Votes - Companion
- Code along :: Mi primera visualización de datos - UN Votes
- Code along :: Mi primera visualización de datos - UN Votes - Companion (Completo)
- R4DS :: Cap 2 - Introducción
- Conozca el conjunto de herramientas: R + RStudio
- R4DS :: Cap. 28.1-28.5 - Cuarto
- Conozca el conjunto de herramientas: Quarto
- Conoce el kit de herramientas: Ejercicios de programación
- Descubre el kit de herramientas: Ejercicios de programación (opcional)
- IMS :: Capítulo 3 - Aplicaciones: Datos
- Bienvenido a Ciencia de datos Quiz
UNIDAD 2 - Visualización de datos · 12 leccionesVisualización de datos y Transformación con R - UNIDAD 2 - Visualización de datos
UNIDAD 2 - Visualización de datos · 12 lecciones
Visualización de datos y Transformación con R - UNIDAD 2 - Visualización de datos
- Visualización de datos
- Construir un gráfico paso a paso con ggplot2
- R4DS :: Cap 1 - Visualización de datos - Secciones 1.1 - 1.4
- Code along :: Primer vistazo a los Pingüinos de Palmer - Companion
- Code along :: Primer vistazo a los Pingüinos de Palmer
- Code along :: Primer vistazo a Palmer Penguins - Companion (Completo)
- Gramática de los gráficos
- R4DS :: Cap 1 - Visualización de datos - Secciones 1.5 - 1.8
- R4DS :: Cap 2 - Flujo de trabajo: conceptos básicos
- Bechdel + Visualización de datos
- Bechdel + visualización de datos (Reflexión opcional)
- Cuestionario sobre datos y visualización
UNIDAD 3 - Visualización, transformación y resumen de tipos de datos · 27 leccionesVisualización de datos y Transformación con R - UNIDAD 3 - Visualización, transformación y resumen de tipos de datos
UNIDAD 3 - Visualización, transformación y resumen de tipos de datos · 27 lecciones
Visualización de datos y Transformación con R - UNIDAD 3 - Visualización, transformación y resumen de tipos de datos
- Gramática de la transformación de datos
- R4DS :: Cap 3 - Transformación de datos - Secciones 3.1 - 3.4
- Code along :: Vuelos y tuberías - Companion
- Code along :: Vuelos y tuberías
- Code along :: Vuelos y tuberías - Companion (Completo)
- Visualización y resumen de datos categóricos
- IMS :: Chp 4 - Exploración de datos categóricos
- R4DS :: Chp 3 - Transformación de datos - Sección 3.5
- Code along :: Personajes de StarWars - Compañero
- Código :: Personajes de Star Wars
- Code along :: Personajes de StarWars - Companion (Completo)
- Visualización y resumen de datos numéricos
- IMS :: Cap 5 - Exploración de datos numéricos
- Visualizar y resumir las relaciones entre variables
- Code along :: Profundizando con los pingüinos de Palmer - Companion
- Code along :: Profundizando con los pingüinos de Palmer
- Code along :: Profundizando con los pingüinos de Palmer - Companion (Completo)
- IMS :: Cap 6 - Aplicaciones: Explore
- R4DS :: Cap 3 - Transformación de datos - Secciones 3.6 y 3.7
- Juegos de Mario + Visualización de datos
- Juegos de Mario + Visualización de datos (Reflexión opcional)
- Transformación de datos Quiz
- Conoce el conjunto de herramientas: Git + GitHub
- Git feliz con R :: Capítulo 1 - ¿Por qué Git? ¿Por qué GitHub?
- Explorar los viajes en taxi en Chicago
- Reflexión sobre el análisis exploratorio de datos (opcional)
- Comparta su experiencia de aprendizaje
UNIDAD 4 - Datos ordenados · 20 leccionesOrdenación e importación de datos con R - UNIDAD 4 - Datos ordenados
UNIDAD 4 - Datos ordenados · 20 lecciones
Ordenación e importación de datos con R - UNIDAD 4 - Datos ordenados
- Resumen del curso
- Conozca a sus instructores
- Bienvenido
- Prepárese para calcular con R y RStudio
- Informar de un problema con el curso
- Datos ordenados
- JSS :: Datos ordenados
- R4DS :: Cap 5 - Ordenación de datos (Secciones 5.3 y 5.4)
- Ordenar los datos
- Code Along :: La población de los países a lo largo del tiempo - Companion
- Code Along :: La población de los países a lo largo del tiempo
- Code Along :: La población de los países a lo largo del tiempo - Companion (Completo)
- R4DS :: Chp 19.1 - 19.4 - Uniones
- Unir datos
- Code Along :: Poblaciones Continentales - Compañero
- Code Along :: Poblaciones continentales
- Code Along :: Poblaciones Continentales - Compañero (Completo)
- Baloncesto ordenado
- Reflexión sobre el baloncesto ordenado (opcional)
- Cuestionario Tidy Data
UNIDAD 5 - Importar + Recodificar datos · 22 leccionesOrdenación e importación de datos con R - UNIDAD 5 - Importar + Recodificar datos
UNIDAD 5 - Importar + Recodificar datos · 22 lecciones
Ordenación e importación de datos con R - UNIDAD 5 - Importar + Recodificar datos
- Tipos de datos
- R4DS :: Chp 12.1 - 12.4 - Vectores Lógicos
- R4DS :: Cap. 13 - Números
- R4DS :: Chp 14.1 - 14.3 - Cuerdas
- Code Along :: Ese es mi tipo - Compañero
- Code Along :: Ese es mi tipo
- Code Along :: That's My Type - Compañero (Completo)
- Clases de datos
- R4DS :: Cap. 16 - Factores
- R4DS :: Cap. 17 - Fechas y horas
- Code Along :: Reducir a la mitad las emisiones de CO2 - Companion
- Code Along :: Reducir a la mitad las emisiones de CO2
- Code Along :: Reducir a la mitad las emisiones de CO2 - Companion (Completo)
- Importación de datos
- R4DS :: Cap 7 - Importación de datos
- R4DS :: Cap 20 - Hojas de cálculo
- Code Along :: Importar y recodificar - Compañero
- Code Along :: Importar y recodificar
- Code Along :: Importación y recodificación - Companion (Completo)
- Premios Nobel y datos de ventas
- Reflexión sobre los Premios Nobel y los datos de ventas (opcional)
- Importar + Recodificar datos Cuestionario
UNIDAD 6 - Raspado y programación web · 16 leccionesOrdenación e importación de datos con R - UNIDAD 6 - Raspado y programación web
UNIDAD 6 - Raspado y programación web · 16 lecciones
Ordenación e importación de datos con R - UNIDAD 6 - Raspado y programación web
- Raspado web
- Consideraciones sobre el Web Scraping
- Programa con nosotros :: Extracción de datos de una página de comercio electrónico - Guía complementaria
- Code Along :: Raspado de una página de comercio electrónico
- Code Along :: Raspado de una página de comercio electrónico - Companion (Completo)
- R4DS :: Cap. 25.1 - 25.2 - Funciones
- R4DS :: Cap. 26 - Iteración (Opcional)
- Code Along :: Extracción de datos de numerosas páginas de comercio electrónico - Guía complementaria
- Code Along :: Scraping de muchas páginas de comercio electrónico
- Code Along :: Scraping de muchas páginas de comercio electrónico - Companion (Completo)
- IMDB + Web Scraping
- IMDB + Web Scraping Reflexión (Opcional)
- Proyecto final de curso (opcional)
- Reflexión sobre el proyecto final (opcional)
- Cuestionario sobre raspado y programación web
- Comparta su experiencia de aprendizaje
UNIDAD 7 - Ética de los datos · 24 leccionesÉtica de la Ciencia de datos con R - UNIDAD 7 - Ética de los datos
UNIDAD 7 - Ética de los datos · 24 lecciones
Ética de la Ciencia de datos con R - UNIDAD 7 - Ética de los datos
- Resumen del curso
- Conozca a sus instructores
- Bienvenido
- Prepárese para calcular con R y RStudio
- Nota sobre temas delicados
- Lista de citas y fuentes
- Informar de un problema con el curso
- Tergiversación
- Code Along :: Sectores y Servicios - Companion
- Code Along :: Sectores y servicios
- Code Along :: Sectores y servicios - Companion (Completo)
- Alberto Cairo - Cómo mienten los gráficos
- Transmitir el mensaje adecuado mediante la visualización
- Ciencia de datos moderna con R: Cap. 8.1 - 8.5
- Protección de datos
- Ciencia de datos moderna con R: Cap. 8.6
- Sesgo algorítmico
- Ciencia de datos moderna con R: Cap. 8.7 - 8.11
- Joy Buolamwini - La mirada codificada: Desenmascarar el sesgo algorítmico
- Cathy O'Neil - Armas de destrucción matemática
- Safiya Umoja Noble - Imaginar un futuro libre de los algoritmos de la opresión
- Ética de los datos Quiz
- Reflexión final: Ética y alfabetización en materia de datos (opcional)
- Comparta su experiencia de aprendizaje
UNIDAD 8 - Creación e interpretación de modelos lineales sencillos · 16 leccionesModelado y predicción de datos con R - UNIDAD 8 - Creación e interpretación de modelos lineales sencillos
UNIDAD 8 - Creación e interpretación de modelos lineales sencillos · 16 lecciones
Modelado y predicción de datos con R - UNIDAD 8 - Creación e interpretación de modelos lineales sencillos
- Curso de bienvenida
- Conozca a sus instructores
- Bienvenido
- Introducción a la Estadística Moderna: Capítulo 7.1
- El lenguaje de los modelos
- Introducción a la Estadística Moderna: Capítulo 7.2
- Informar de un problema con el curso
- Regresión lineal con un predictor numérico
- Programemos juntos :: Modelado de peces - Guía complementaria
- Code along :: Modelado de peces
- Programemos juntos :: Modelado de peces (completo)
- Predicción del colesterol mediante regresión lineal simple
- Regresión lineal con un predictor categórico
- Valores atípicos en la regresión lineal
- Introducción a la estadística moderna: capítulos 7.3 - 7.4
- Construcción e interpretación de modelos lineales simples
UNIDAD 9 - Ampliación a la regresión lineal múltiple · 9 leccionesModelado y predicción de datos con R - UNIDAD 9 - Ampliación a la regresión lineal múltiple
UNIDAD 9 - Ampliación a la regresión lineal múltiple · 9 lecciones
Modelado y predicción de datos con R - UNIDAD 9 - Ampliación a la regresión lineal múltiple
- Introducción a la estadística moderna: Capítulos 8.1 - 8.2
- Regresión lineal con múltiples predictores
- Introducción a la estadística moderna: Capítulos 8.3 - 8.4
- Predicción de los salarios de la NBA mediante regresión lineal múltiple
- Efectos principales y de interacción
- Programa con nosotros :: Modelización de los tipos de interés de los préstamos - Material complementario
- Code along :: Modelización de los tipos de interés de los préstamos
- Programemos juntos :: Modelización de los tipos de interés de los préstamos - Complemento (completo)
- Regresión lineal múltiple
UNIDAD 10 - Modelización de resultados categóricos mediante regresión logística · 13 leccionesModelado y predicción de datos con R - UNIDAD 10 - Modelización de resultados categóricos mediante regresión logística
UNIDAD 10 - Modelización de resultados categóricos mediante regresión logística · 13 lecciones
Modelado y predicción de datos con R - UNIDAD 10 - Modelización de resultados categóricos mediante regresión logística
- Regresión logística
- Introducción a la estadística moderna: Capítulos 9.1 - 9.2
- Programemos juntos :: Creación de un filtro antispam - Guía complementaria
- Programemos juntos :: Creación de un filtro antispam
- Programemos juntos :: Creación de un filtro antispam (completo)
- Predicción del nivel de ingresos mediante regresión logística
- Errores de clasificación y de decisión
- Introducción a la estadística moderna: Capítulos 9.3 - 9.4
- Sobreajustar y gastar los datos
- Programa con nosotros :: Clasificación de bosques - Complemento
- Código a lo largo de :: Clasificación forestal
- Programemos juntos :: Clasificación de bosques (completo)
- Clasificación y predicción de modelos
UNIDAD 11 - Cuantificación y comunicación de la incertidumbre · 11 leccionesModelado y predicción de datos con R - UNIDAD 11 - Cuantificación y comunicación de la incertidumbre
UNIDAD 11 - Cuantificación y comunicación de la incertidumbre · 11 lecciones
Modelado y predicción de datos con R - UNIDAD 11 - Cuantificación y comunicación de la incertidumbre
- Cuantificación de la incertidumbre
- Autofinanciación
- Introducción a la Estadística Moderna: Capítulo 12
- Programemos juntos :: Creación de las casas de Duke Forest desde cero - Guía complementaria
- Programemos juntos :: Creación de las casas de Duke Forest
- Programemos juntos :: Creación de las casas de Duke Forest (completo)
- Comprobación de hipótesis
- Introducción a la estadística moderna: Capítulo 11
- Cuantificación de la incertidumbre en la UCI
- Cuantificación y comunicación de la incertidumbre
- Resumen del curso y próximos pasos
Certificado oficial
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
11 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
20 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Duke University.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 11 unidades · 187 lecciones · 192 h
- 12 meses de acceso
- 20 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Duke University; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
