El mercado de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial está en auge.
La ciencia de datos consiste básicamente en convertir datos estructurados o no estructurados en información, comprensión y conocimiento utilizando métodos, procesos y algoritmos científicos.

R es un lenguaje de código abierto gratuito que se utiliza como software estadístico y de visualización. Puede manejar datos estructurados (organizados) y semiestructurados (semi-organizados).

Para aprender R para la ciencia de datos, cubrimos todos los aspectos de la siguiente manera:

& # 10020; Introducción
& # 10020; Tipos de datos en R
& # 10020; Variables en R
& # 10020; Operadores en R
& # 10020; Declaraciones condicionales
& # 10020; Declaraciones de bucle
& # 10020; Declaraciones de control de bucle
& # 10020; R Script
& # 10020; Funciones R
& # 10020; Función personalizada
& # 10020; Estructuras de datos
& # 8270; Vectores atómicos
& # 8270; Matriz
& # 8270; Matrices
& # 8270; Factores
& # 8270; Marcos de datos
& # 8270; Lista
& # 10020; Importar / Exportar datos: asigne valores a la estructura de datos
& # 10020; Manipulación / Transformación de Datos
& # 10020; Aplicar la función de Base R
& # 10020; Paquete dplyr


Estadísticas es una parte crucial para comenzar a aprender en este campo.
Los términos utilizados en las estadísticas son muy extraños y difíciles de entender para los principiantes, por lo que hicimos todo lo posible para explicar estos términos en un lenguaje muy fácil para los novatos, intermedios o avanzados en el campo de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Aquí cubrimos tantos términos utilizados en estadísticas como:
& # 10045; Hipótesis
& # 10045; Métodos cuantitativos
& # 10045; Métodos cualitativos
& # 10045; Variables independientes y dependientes
& # 10045; Variables de predicción y resultado
& # 10045; Variables categóricas
& # 10045; Variable binaria
& # 10045; Variable nominal
& # 10045; Variable ordinal
& # 10045; Variable continua
& # 10045; Variable de intervalo
& # 10045; Relación variable
& # 10045; Variable discreta
& # 10045; Variables de confusión
& # 10045; Error de medición
& # 10045; Validez y fiabilidad
& # 10045; Dos métodos de recolección de datos.
& # 10045; Tipos de variacion
& # 10045; Variación no sistemática
& # 10045; Variación sistemática
& # 10045; Distribución de frecuencias
& # 10045; El significado
& # 10045; La mediana
& # 10045; El modo
& # 10045; Dispersión en la distribución de datos.
& # 10045; Rango
& # 10045; Rango intercuartil
& # 10045; Cuartiles
& # 10045; Probabilidad
& # 10045; Desviación Estándar