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Introducción
La demanda de profesionales cualificados en ciencias de datos en la industria, la academia y el gobierno está creciendo rápidamente.
Este libro presenta conceptos y destrezas que pueden ayudarles a enfrentar los desafíos del análisis de datos en situaciones reales. El texto abarca los conceptos de probabilidad, inferencia estadística, regresión lineal y machine learning.
También les ayudará a desarrollar destrezas como la programación en R, el wrangling de datos, dplyr, la visualización de datos con ggplot2, la creación de algoritmos con caret, la organización de archivos con UNIX/Linux shell, el control de versiones con Git y GitHub y la preparación de documentos reproducibles con knitr y R markdown.
El libro se divide en seis partes: R, Visualización de datos, Wrangling de datos, Estadísticas con R, Machine Learning y Herramientas de productividad. Cada parte tiene varios capítulos que se deben presentar como una sola clase e incluye docenas de ejercicios distribuidos a través de los capítulos.
