Importación y limpieza de datos con R
Este curso de 6 semanas está diseñado para enseñar a los participantes técnicas avanzadas de limpieza y manejo de datos utilizando el lenguaje de programación R y el conjunto de paquetes Tidyverse. A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán a importar datos desde diferentes formatos, limpiar y transformar datos, trabajar con tipos de datos complejos como fechas y texto, y utilizar herramientas avanzadas como expresiones regulares y la API de OpenAI ChatGPT para la limpieza y extracción de información.
⚠️ Prerrequisitos del Curso
Para poder desenvolverte en el curso sin problemas, es importante cumplir con los siguientes requisitos. Si tienes dudas, escríbenos o considera optar por alguno de nuestros cursos anteriores, como Fundamentos de R y RStudio o Visualización de datos con R.
- Conocimientos sólidos sobre el uso de RStudio.
- Conocimientos básicos de lectura y manipulación de datos con dplyr.
- Capacidad de filtrar datos y crear nuevas variables.
- Experiencia en la creación de reportes con rmarkdown o Quarto.
- Conocimientos básicos en la creación de gráficos en R.
En este curso, aprenderás a:
Semana 1: Introducción y Fundamentos de la Limpieza de Datos
Durante la primera semana, nos concentraremos en entender a detalle el proceso de lectura y las particularidades de los formatos CSV, Excel y SPSS. Aprenderemos cómo importar datos desde estas fuentes utilizando las librerías readr, readxl y haven. También discutiremos cómo dar formato correcto a los datos, errores comunes y particularidades de cada uno. Además, haremos un repaso de los tipos de datos en R y las reglas de casting o transformación de tipos de datos. Los estudiantes comprenderán la importancia de la limpieza de datos y explorarán técnicas básicas de manipulación con dplyr, como select(), filter(), mutate(), arrange() y summarise().
Semana 2: Manipulación y Transformación de Datos
En la segunda semana, los estudiantes aprenderán a seleccionar, filtrar y transformar datos utilizando dplyr. También conocerán cómo normalizar nombres de variables con janitor y cómo transformar datos con tidyr mediante las funciones pivot_longer() y pivot_wider(). Esta semana se enfocará en la manipulación y transformación de datos para prepararlos para análisis posteriores. Lectura recomendada: Capítulos 3 y 4 de “R for Data Science”. Práctica: Ejercicios de manipulación y transformación de datos.
Semana 3: Trabajo con Textos y Expresiones Regulares
Durante la tercera semana, los estudiantes se centrarán en la manipulación y limpieza de datos textuales utilizando la librería stringr. Aprenderán sobre expresiones regulares básicas y avanzadas para extraer y reemplazar patrones en textos. Esta semana incluirá ejercicios prácticos para limpiar datos textuales, como la remoción de espacios y caracteres especiales.
Semana 4: Trabajo con Fechas y Tiempos
En la cuarta semana, los estudiantes aprenderán a manejar y limpiar datos de fechas utilizando la librería lubridate. Aprenderán a convertir cadenas a fechas, descomponer fechas en componentes (año, mes, día, hora, minuto, segundo) y realizar operaciones aritméticas con fechas, como sumas y restas. Esta semana se enfocará en preparar datos de fechas para análisis basados en el tiempo.
Semana 5: Integración con LLMs para la limpieza de datos
Durante la quinta semana, los estudiantes aprenderán a integrar modelos de limpieza de datos complejos y a utilizar APIs como OpenAI ChatGPT para la limpieza y extracción de información. Conocerán cómo trabajar con APIs en R utilizando las librerías httr y jsonlite, y cómo integrar herramientas de inteligencia artificial para abordar tareas complejas de limpieza de datos.
Semana 6: Proyecto Final
La última semana está dedicada al proyecto final, donde los estudiantes aplicarán todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Seleccionarán uno de los conjuntos de datos propuestos y aplicarán técnicas de limpieza de datos para extraer información útil y contestar preguntas específicas. Deberán presentar y discutir su informe final para demostrar su comprensión del tema. Los estudiantes desarrollarán un informe completo y presentarán sus proyectos, demostrando sus habilidades y conocimientos en limpieza de datos.
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Conoce al instructor
Hola 👋🏼, soy Carlos Aguero. Ingeniero en sistemas de información y, desde 2016, me dedico a enseñar a personas de todas las áreas y niveles de formación a programar en R 👨🏻💻.
Formo parte del listado de instructores certificados por RStudio, enfocándome en Tidyverse y Shiny. Recientemente, tuve el gusto de unirme a los instructores de la organización Software Carpentry 🚀.
A lo largo de los años, he tenido el privilegio de ayudar a más de 400 estudiantes en toda América Latina a descubrir el potencial del análisis de datos con R. Mi objetivo es ofrecerte una guía cercana y personalizada, similar a tener un instructor privado. Estoy aquí para asegurarte que tengas una experiencia de aprendizaje accesible y efectiva, ayudándote a superar cualquier obstáculo en tu camino hacia la dominio del lenguaje R para la ciencia de datos.
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