Hola, Datanovia
Aprende y aplica Python en la ciencia de datos con nuestros tutoriales interactivos. Desde la programación básica hasta el aprendizaje automático avanzado, ofrecemos una ruta completa para dominar Python en la ciencia de datos.
Aproveche el poder de R en la ciencia de datos con nuestros cursos estructurados. Aprenda a analizar, visualizar y modelar datos de forma eficaz utilizando R, con proyectos prácticos para consolidar sus habilidades.
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title: "ggplot2 demo"
author: "Norah Jones"
date: "5/22/2021"
format:
html:
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fig-height: 4
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## Calidad del aire
@fig-airquality explora más a fondo el impacto de la temperatura en el nivel de ozono.
```{r}
#| label: fig-airquality
#| fig-cap: "Temperatura y nivel de ozono."
#| warning: false
library(ggplot2)
ggplot(airquality, aes(Temp, Ozone)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "loess")
```
Aprendizaje práctico
Participa en experiencias prácticas de aprendizaje con Python y R, adaptadas para traducir datos complejos en conocimientos procesables. Sumérjase en la manipulación de datos, modelado estadístico y aprendizaje automático a través de ejercicios prácticos y escenarios de la vida real.
Recursos completos
Acceda a una gran cantidad de recursos, como conjuntos de datos, libros electrónicos y guías de proyectos, que le ayudarán en su viaje por la ciencia de datos. Desde niveles principiantes hasta avanzados, encuentra materiales que se adaptan a cada etapa del aprendizaje.
Casos prácticos reales
Explora aplicaciones del mundo real y estudios de casos, cerrando la brecha entre la teoría y la práctica en la ciencia de datos.
Experiencia en bioinformática
Obtenga experiencia en bioinformática, especializándose en análisis de datos genómicos y bioestadística para la asistencia sanitaria de precisión. Adéntrate en el mundo de la secuenciación del ADN, el análisis de la expresión génica y mucho más.
Python para el análisis de datos
Libere el poder de Python para el análisis de datos. Aprenda a manipular y analizar datos utilizando pandas, visualizar datos con Matplotlib, y aplicar técnicas estadísticas con SciPy.
R para el cálculo estadístico
Descubra los puntos fuertes de R en el análisis estadístico. Sumérjase en el mundo de R para pruebas de hipótesis, modelos de regresión y manejo de datos con dplyr y tidyr.
Fundamentos del aprendizaje automático
Domine los conceptos fundamentales del aprendizaje automático con Python y R. De la regresión lineal a las redes neuronales, inicie su viaje en el modelado predictivo y la IA.
Técnicas de visualización de datos
Crear visualizaciones de datos atractivas. Utilice Seaborn de Python y ggplot2 de R para transformar sus datos en tablas y gráficos reveladores.