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.