Data Science con R:: Fundamentos y Aplicaciones
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Introducción
Introducción para estudiantes
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Prefacio
Motivación
Estructura del libro
Agradecimientos
1
Introducción
1.1
Data Science
1.2
R y RStudio
1.2.1
Instalación de R y RStudio
1.2.2
Usando R con RStudio
1.3
Git y Github
2
Limpieza de Datos
2.1
Principios de Limpieza de datos
2.2
Principales problemas con base de datos sucias
2.2.1
Las columnas son valores y no nombres de valores
2.2.2
Múltipes variables están almacenadas en una columna
2.2.3
Variables están almacenadas en filas y columnas
2.2.4
Múltipes tipos de unidades observacionales están almacenadas en la misma tabla
2.2.5
Una sola unidad observacional está almacenada en múltiples tablas
2.3
Casuísticas
2.3.1
Limpiando data de banco en la SBS
3
Análisis Exploratorio
4
Análisis Inferencial
5
Machine Learning
6
Comunicando Resultados
7
Temas suplementarios
8
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9
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Data Science con R: Fundamentos y Aplicaciones
Capítulo 4
Análisis Inferencial