Formulario y tablas. introducción al análisis de datos pdf gratis

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Análisis de regresión

Para más información sobre los requisitos de admisión, véase el reglamento de admisión (véase la página web del programa de maestría para la traducción al inglés).TasasLos estudiantes no pagan ninguna tasa de matrícula, la universidad sólo cobra tasas y contribuciones semestrales cada semestre.
Oportunidades profesionalesLos graduados están preparados para ocupar puestos de liderazgo en términos específicos en una amplia gama de diferentes campos de actividad relacionados con la recopilación, gestión, preparación, análisis e interpretación de datos digitales. Entre ellos se encuentran, por ejemplo, los ámbitos de la economía de Internet, la sanidad o la Industria 4.0 o las instalaciones e instituciones correspondientes en los sectores industrial, de investigación y administrativo. También se puede adquirir una cualificación académica adicional en el marco de un doctorado.

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Un lago de datos es un repositorio centralizado que le permite almacenar todos sus datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Puede almacenar sus datos tal cual, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis, desde cuadros de mando y visualizaciones hasta el procesamiento de big data, análisis en tiempo real y aprendizaje automático para orientar mejores decisiones.
Las organizaciones que generen con éxito valor de negocio a partir de sus datos, superarán a sus pares. Un estudio de Aberdeen observó que las organizaciones que implementaron un lago de datos superaron a empresas similares en un 9% en el crecimiento de los ingresos orgánicos. Estos líderes fueron capaces de realizar nuevos tipos de análisis, como el aprendizaje automático, a partir de nuevas fuentes, como los archivos de registro, los datos de los flujos de clics, las redes sociales y los dispositivos conectados a Internet almacenados en el lago de datos. Esto les ayudó a identificar las oportunidades de crecimiento del negocio y a actuar sobre ellas con mayor rapidez, atrayendo y reteniendo a los clientes, impulsando la productividad, manteniendo proactivamente los dispositivos y tomando decisiones informadas.

Análisis predictivo

La ciencia de los datos es una disciplina apasionante que permite convertir los datos brutos en comprensión, visión y conocimiento. El objetivo de «R para la ciencia de datos» es ayudarle a aprender las herramientas más importantes de R que le permitirán hacer ciencia de datos. Después de leer este libro, tendrá las herramientas para abordar una amplia variedad de desafíos de la ciencia de datos, utilizando las mejores partes de R.
La ciencia de los datos es un campo enorme, y no hay forma de dominarlo leyendo un solo libro. El objetivo de este libro es darle una base sólida en las herramientas más importantes. Nuestro modelo de las herramientas necesarias en un proyecto típico de ciencia de datos se parece a esto:
En primer lugar, hay que importar los datos a R. Esto suele significar que se toman los datos almacenados en un archivo, una base de datos o una interfaz de programación de aplicaciones web (API) y se cargan en un marco de datos en R. Si no se pueden introducir los datos en R, no se puede hacer ciencia de datos con ellos.
Una vez que hayas importado tus datos, es una buena idea ordenarlos. Ordenar los datos significa almacenarlos de forma coherente, de modo que la semántica del conjunto de datos coincida con la forma en que se almacenan. En resumen, cuando los datos están ordenados, cada columna es una variable y cada fila es una observación. Los datos ordenados son importantes porque la estructura coherente le permite centrar su lucha en las preguntas sobre los datos, sin tener que luchar para poner los datos en la forma correcta para las diferentes funciones.

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Esta viñeta presenta la sintaxis de data.table, su forma general, cómo subconjuntar filas, seleccionar y calcular sobre columnas, y realizar agregaciones por grupo. La familiaridad con la estructura de datos data.frame de la base R es útil, pero no esencial para seguir esta viñeta.
En resumen, si está interesado en reducir enormemente el tiempo de programación y cálculo, este paquete es para usted. La filosofía a la que se adhiere data.table lo hace posible. Nuestro objetivo es ilustrarlo a través de esta serie de viñetas.
En esta viñeta, utilizaremos los datos de NYC-flights14 obtenidos por el paquete flights (disponible sólo en GitHub). Contiene datos de vuelos a tiempo del Bureau of Transporation Statistics para todos los vuelos que salieron de los aeropuertos de la ciudad de Nueva York en 2014 (inspirados en nycflights13). Los datos están disponibles solo para enero-octubre’14.
data.table es un paquete de R que proporciona una versión mejorada de data.frames, que son la estructura de datos estándar para almacenar datos en R base. En la sección Datos anterior, ya creamos un data.table utilizando fread(). También podemos crear una utilizando la función data.table(). Aquí tenemos un ejemplo:

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