ANALISIS DE DATOS Y MODELOS PREDICTIVOS CON R STUDIO

INTRODUCCIÓN A R Y R STUDIO

• Instalación y configuración de R y R Studio.
• Exploración de la interfaz y conceptos básicos del lenguaje.
• Importación de datos desde CSV, Excel, SQL y otras fuentes

MANIPULACIÓN DE DATOS CON DPLYR Y TIDYR

• Transformación de datos: Filtrado, agrupamiento y ordenamiento.
• Limpieza de datos: Funciones clave de tidyr.
• Creación de pipelines: Flujos de trabajo eficientes con dplyr y tidyr.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON R 

• Estadística descriptiva: Cálculo de medidas de tendencia central y dispersión.
• Pruebas de hipótesis: t-test, ANOVA, Chi-cuadrado.
• Análisis de correlación y regresión lineal.

VISUALIZACIÓN DE DATOS CON GGPLOT2

• Gráficos básicos: Barras, líneas, dispersión.
• Personalización avanzada: Temas, escalas y tendencias.
• Análisis comparativo: Visualización de tendencias y patrones.

MODELADO PREDICTIVO CON R

• Modelos predictivos: Regresión lineal y logística.
• Machine learning: K-Means, Random Forest.
• Evaluación de modelos: Métricas de rendimiento y validación cruzada.

AUTOMATIZACIÓN DE REPORTES CON R MARKDOWN

• Creación de reportes dinámicos: Visualizaciones y análisis integrados.
• Exportación: Generación de reportes en HTML, PDF y Word.
• Casos prácticos: Automatización de reportes empresariales