Introducción a Data Science
Introducción
1 Introducción a R
- 1.1 Explicación
- 1.2 Práctica Guiada
  - 1.2.1 Instalación de paquetes complementarios al R Base
  - 1.2.2 Lectura y escritura de archivos
2 Tidyverse
- 2.1 Explicación
- 2.2 Práctica Guiada
3 Programacion Funcional
- 3.1 Explicación
- 3.2 Práctica Guiada
4 Visualización de la información
- 4.1 Explicación
- 4.2 Práctica Guiada
  - 4.2.1 Caso práctico: Gráficos de ingresos - EPH
5 Documentación en R
- 5.1 Explicación
- 5.2 Práctica Guiada
  - 5.2.1 Introducción
  - 5.2.2 Explorando los datos
6 Shiny apps
- 6.1 Explicación
- 6.2 Práctica Guiada
  - 6.2.1 Ejemplo 2. Gapminder
7 Probabilidad y Estadística
- 7.1 Explicación
- 7.2 Práctica Guiada
8 Modelo Lineal
- 8.1 Explicación
- 8.2 Práctica Guiada
9 Análisis de encuestas
- 9.1 Explicación
- 9.2 Práctica Guiada
  - 9.2.1 Encuesta Permanente de Hogares
  - 9.2.2 Ejemplo de utilización de la encuesta
10 Minería de Textos
- 10.1 Explicación
11 Mapas
- 11.1 Explicación
- 11.2 Práctica Guiada
  - 11.2.1 Representación de la información en mapas
  - 11.2.2 Mapeo de Palos borrachos rosados en Buenos Aires
12 Mapa de Data Science
- 12.1 Técnicas
- 12.2 Implementaciones:
References
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Notas de clase del curso de introducción a Data Science

Capítulo-12 Mapa de Data Science

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