Bienvenida
PhD en Estadística, MSc en Analytics & Big Data, MSc en Estadística. Con 20 años de experiencia, actual director de analítica en el CNC, miembro del comité de expertos en pobreza en el DANE y consultor de la División de Estadística de la CEPAL. Ex-decano de la Facultad de Estadística USTA, ex-director de operaciones en el ICFES, PM CEV …
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Es un curso de nivel intermedio donde se abordan temas de métodos descriptivos, inferenciales, métodos supervisados y no supervisados.
El enfoque del curso es práctico, a través de ejercicios hechos con los estudiantes. Usaremos el software estadístico R Studio. No nos concentraremos en demostraciones y pruebas formales. El curso tiene un énfasis aplicado.
Sesiones de repaso y aclaración de inquietudes con el Monitor alternadas semanalmente con nuestras sesiones.
Paquete de uso libre
Tiene todos los métodos que necesitamos
Incluye paquetes específicos para la visualización como ggplot2, Plotly, esquisse, tidyplots, etc
tidyverseR for data science. Section 3. Data visualization. Disponible aquí
Dougherty, J. and Ilyankou, I. (2022) Hands-On Data Visualization. Interactive Storytelling from Spreadsheets to Code. Section 6. Chart Design Principles. Disponible aquí
Williams, G. (2022) Data Science Desktop Survival Guide. Togaware. Disponible aquí Chapter 2 introducing R
Jadey Ryan. Reproducible reports and presentations with Quarto. Disponible aquí
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Babativa-Márquez, J.G. Materiales del curso de Analítica de Datos. URL: https://github.com/jgbabativam/AnaDatos.
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