IntroducciónIntroducciónPre requisitos del cursoContenidos del cursoConoce a Juan Gabriel Gomila, tu profesor de Data ScienceAcerca de la valoración prematura del curso en UdemyConoce R y RStudioDescargando nuestra herramienta de trabajo: R y R StudioAyuda con la instalación de R y RstudioSi tienes problemas con Ubuntu...La organización es la claveRepositorio de los proyectos del curso de Data ScienceUn paseo por la interfaz de R StudioComunidad de estudiantes del cursoAdquirir y preparar nuestros ingredientes - Los datosPreparando los datos para su análisis¿En qué consiste esto del Data Science?El fichero CSV y la función read.csvOpciones adicionales de read.csvLos datos en CSVLeyendo datos de un XMLLeyendo tablas incrustadas en un HTMLProblemas leyendo tablas en HTMLLos datos en XMLLeyendo datos desde un JSONAlternativa a la API de Yahoo finanzasAcceso a los datos con la sintaxis de $Los datos en un JSONLos ficheros de ancho fijoLos datos en un fichero de ancho fijoCreando ficheros Rdata y rdsCargando ficheros Rdata y rdsLos ficheros de datos de REliminar datos sin valor con na.omitLimpieza selectiva de los datos sin valorReemplazo de NA con la media o extracción aleatoriaEvitando duplicaciones de entradasReescalado lineal de datosNormalizando o estandarizando datos de un data frameLimpieza de datosCategorizando información numéricaVariables ficticias para categorizacionesFormas de eliminar la información que faltaFormas de completar la información que faltaPreparando nuestros datos inicialesCombinando y separando los datosUso de modelos predictivos para eliminar NAsDetección de outliers a través de box plotsEnmascarando los outliers con transformaciones y cappingsCorrección de los datos¿Qué tenemos aquí? - El análisis exploratorio datosAcerca del análisis exploratorio de los datosResumiendo nuestros datos con summary y strEstadísticos y medidas básicasAnálisis exploratorio inicialSubconjuntos de datosDivisiones con splitPartición de data frames con variables numéricasPartición de data frames con variables categóricasDivisión de los datosHistogramas, boxplots y scatterplotsPersonalizando nuestros gráficosMúltiples gráficos con la función parEl paquete latticeComparación a través de representacionesEl gráfico de las judíasAnálisis de la causalidadRepresentación de los datosLa técnica de la validación cruzadaGráficos cuantil - cuantil¿Donde pongo esto? - El proceso de clasificaciónAcerca de la clasificación en data scienceCómo generar matrices de confusiónDiagramas de mosaicoAnálisis de componentes principalesDiagramas ROCAnálisis y representaciones para clasificar correctamenteLos árboles de clasificaciónLa poda del árbol de clasificaciónLos bosques aleatoriosÁrboles y bosques de clasificaciónMáquinas de soporte vectorialNaïve BayesK Nearest NeighborsEligiendo el mejor número de vecinos para la decisiónRedes neuronales para clasificarAnálisis del discriminante linealLa regresión logísticaTécnicas de clasificaciónConexión a la API de TwitterLimpiando los tweets descargadosClasificación de textos para análisis de sentimiento¿Cuanto voy a vender? - RegresiónLa regresión para predecir valoresLa raíz del error cuadrático medioK nearest neighborsK Nearest Neighbors sin partición de validaciónRegresión LinealEntendiendo los gráficos de los residuos en un modelo linealOpciones para las fórmulas de un modelo lineal