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Exploración de Datos con R
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Materiales del curso
Introducción
2.1 Interfaz Rstudio (3:42)
2.2 Método Científico (3:40)
2.3 Tipos de Datos (4:05)
Estadística Descriptiva: Datos Cualitativos
3.1 Importar datos y estructura (6:34)
3.2 Factores y tablas (11:46)
3.3 Tabla cruzada y eliminar factores (9:46)
Estadística Descriptiva: Datos Cuantitativos
4.1 Medidas de tendencia central y rango (13:24)
4.2 Medidas de variación y outliers (8:49)
4.3 Cuartiles y outliers (10:58)
4.4 Estructura de datos y cuartiles (13:45)
4.5 Cálculo de medidas de tendencia central (15:32)
4.6 Cálculo de medidas de tendencia central agrupado (7:12)
4.7 Cálculo de variancia y desviación estándar (8:24)
4.8 Cálculo de rango y medidas de variabilidad agrupadas (12:10)
Visualización de Datos Cualitativos
5.1 Exploración de variables cualitativas con gráficos (9:50)
5.2 Exploración de más de una variable cualitativa con gráficos (11:04)
5.3 Gráfico de sectores (14:09)
Visualización de Datos Cuantitativos
6.1 ¿Qué es un histograma? (7:42)
6.2 Histogramas en R (14:13)
6.3 ¿Qué es un boxplot? (4:59)
6.4 Boxplots en R (11:35)
6.5 ¿Qué es un gráfico de densidad? (7:43)
6.6 Gráficos de densidad en R (14:14)
Tratamiento de Datos para Exploración y Análisis
7.1 Distribución normal (3:35)
7.2 Estandarización de variables (3:57)
7.3 Estandarización de variables en R (10:46)
7.4 Detección de outliers en R (7:50)
7.5 Imputación de outliers en R (12:33)
7.6 Detección de Nas en R (4:33)
7.7 Imputación de Nas en R (11:10)
7.8 Imputación de Nas en R con MICE (categóricas y numéricas) (18:12)
Correlación
8.1 Tipos de correlación (4:07)
8.2 Correlación y gráficos de dispersión en R (18:45)
Práctica final y Despedida del curso
Practica final
Fin del curso y próximos pasos
7.8 Imputación de Nas en R con MICE (categóricas y numéricas)
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