Organización y documentación de proyectos en RStudio
Este curso de 6 semanas te enseñará a extraer información de sitios web y APIs utilizando R. Aprenderás técnicas de web scraping, cómo interactuar con sitios web dinámicos, y cómo integrar modelos de lenguaje avanzados para la extracción de datos complejos. Con un enfoque práctico y ejemplos del mundo real, este curso te proporcionará las habilidades necesarias para manejar y automatizar la obtención de datos de manera eficiente y efectiva.
En este curso, aprenderás a:
Semana 1: Web Scraping con rvest
Durante la primera semana, dominarás el scraping estático de páginas web. Aprenderás sobre la ética y legalidad del web scraping, y cómo extraer datos de páginas estáticas utilizando rvest. Practicarás extrayendo datos de un sitio de noticias, aplicando técnicas de limpieza básica con stringr y dplyr.
Semana 2: Interacciones Dinámicas con RSelenium
En la segunda semana, aprenderás a extraer datos de sitios web dinámicos simulando interacciones del usuario real con RSelenium. Practicarás navegando y extrayendo datos de contenido dinámico, simulando una búsqueda en un sitio web dinámico.
Semana 3: Gestión Avanzada de APIs con httr2
Durante la tercera semana, comprenderás y utilizarás métodos de API como GET, POST, PUT y DELETE para integrar y enviar datos. Aprenderás sobre autenticación y cómo manejar tokens, integrando una API pública y manipulando datos.
Semana 4: Integración de IA con ChatGPT
En la cuarta semana, utilizarás inteligencia artificial para optimizar la limpieza y análisis de datos. Aprenderás a usar ChatGPT para la limpieza de datos, automatizando el preprocesamiento de texto y la ingeniería de características. Practicarás limpiando y analizando un conjunto de datos con la ayuda de ChatGPT.
Semana 5: Programación Funcional con purrr
Durante la quinta semana, elevarás la calidad de tu código haciéndolo más limpio, modular y reutilizable. Aprenderás conceptos de programación funcional y cómo usar purrr para la manipulación de datos. Practicarás refactorizando scripts para mejorar su legibilidad y eficiencia.
Semana 6: Automatización de ETL con GitHub Actions y DuckDB
La última semana está dedicada a la automatización de procesos ETL (Extract, Transform, Load). Aprenderás a configurar pipelines ETL automatizados con GitHub Actions y a almacenar y gestionar datos con DuckDB. Practicarás creando un pipeline ETL automatizado que extrae datos de diversas fuentes y los consolida de forma limpia y ordenada en una base de datos para su posterior análisis.
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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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Mi objetivo no es venderte un curso que no vas a terminar, sino ayudarte a encontrar una solución que realmente te funcione, incluso si la respuesta es que no somos el curso que necesitas. 😊 No estamos aquí para vender, sino para enseñar. Programa tu reunión aquí: https://cal.com/aprendetidyverse/reuniones-1h.
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La comunidad de usuarios de R me ha permitido conectar con personas interesantes de todo el mundo, algo que valoro enormemente. Si tienes una idea de proyecto, especialmente si está relacionado con datos de Costa Rica, me encantaría ayudarte en lo que sea posible.
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