IBM – Ciencia de Datos Aplicada con R

Descripción

1) Especialización para desarrollar habilidades listas para el empleo como científico/a de datos junior usando R y SQL.
2) Aprenderás a integrar fuentes de datos diversas y convertir datos en insights para la toma de decisiones con R.
3) Al finalizar, podrás completar el proceso de análisis: preparación, análisis estadístico y modelado predictivo; además, crear BD relacionales y comunicar hallazgos con visualizaciones.

Viñetas (debajo del resumen — lo que aprenderás):
• Programación básica en R, manipulación de datos y webscraping.
• Bases de datos relacionales y SQL desde JupyterLab.
• Análisis estadístico y modelado predictivo.
• Comunicación de hallazgos con ggplot2, Leaflet y Shiny.

CURSO 1: Introduction to R Programming for Data Science
– Tipos de datos y estructuras (vectores, factores, listas, data frames).
– Control de flujo, funciones, regex, manejo de errores.
– Lectura/escritura de archivos y web scraping en R.

CURSO 2: SQL for Data Science with R
– Instancia de BD en la nube y sentencias SQL básicas.
– Consultas con filtros, funciones y múltiples tablas.
– Combinar SQL y R para analizar datasets reales.

CURSO 3: Data Analysis with R
– Preparación de datos, regresión (simple/múltiple/polinomial).
– Estadística descriptiva, ANOVA y correlación.
– Regularización y ajuste de modelos.

CURSO 4: Data Visualization with R
– Gráficas (barras, histogramas, dispersión, líneas, cajas, mapas).
– Personalización y mapas con Leaflet; dashboards con Shiny.

CURSO 5: Data Science with R — Capstone Project
– Web scraping y preparación de datos.
– Construir app Shiny con mapa Leaflet y dashboard interactivo.
– Presentación final del proyecto.