La experiencia hace al maestro y en este pack de casos prácticos podrás trabajar con datos y técnicas similares a las que vas a requerir cuando te desempeñes como Analista o Científico de Datos.

La variedad de casos prácticos es amplia y tienes opciones para aprender de Machine Learning con modelos de regresión, clasificación y text mining. También puedes aprender de exploración de datos y de integración con otras herramientas populares.

Uno de los grandes beneficios de completar estos casos prácticos será el enriquecimiento que puedes ir dando a tu portafolio de proyectos profesional como Analista o Científico de Datos. Esta será una vitrina que puedes exponer a posibles empleadores o clientes.

¿Para quién es y qué beneficios puedes obtener?


  1.  Generar experiencia - Para aquellos que desean adquirir habilidades a partir de casos similares a los que encontrarán en la vida real.
  2.  Generar contenido - Para aquellos que quieren desarrollar su portafolio de proyectos para generar visibilidad como profesionales en Data Science.
  3.  Generar ideas - Para aquellos que estén buscando ideas de cómo abordar problemas en una industria en específico.
¿Estás listo para realizar análisis avanzados con R y poner en práctica tus conocimientos?

Adquiere este Pack de Casos Prácticos y empieza ahora

Preguntas Frecuentes (FAQ)


¿Cuándo inicia y finaliza el curso?

¡El curso inicia ahora y nunca finaliza! Este es un curso en línea completamente a tu propio ritmo - tú decides cuando iniciar y cuando terminar.

¿Por cuánto tiempo tengo acceso al curso?

¿Cómo te suena "acceso de por vida"? Después de suscribirse, tendrás acceso ilimitado a este curso por todo el tiempo que gustes - a través de cualquier dispositivo en todos los dispositivos que tengas.

¿Qué sucede si no estoy satisfecho con el curso?

¡No queremos que estés insatisfecho! Si estás insatisfecho con tu compra (para los cursos de pago), solo debes contactarnos en los primeros 30 días y te daremos una devolución total de tu dinero.

¿Hay algún requisito para llevar este curso?

Contar con conocimientos intermedios en el uso de R o haber aprobado previamente el curso Introducción a R para Ciencia de Datos.