Introducción a la Ciencia de Datos
(Laboratorio 1)
Facultad de Ciencias
Universidad Central de Venezuela
Objetivos
- Conocer los fundamentos teóricos y aspectos tecnológicos asociados a la computación de grandes volúmenes de datos..
- Describir los aspectos teóricos y tecnológicos de los sistemas de cómputo de grandes volúmenes de datos..
- Utilizar métodos y herramientas para el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos..
Métodos
- Manipulación de datos:
- ETL
- Métodos estadísticos:
- Descriptivos.
- Predictivos.
- Visualización científica.
- Inteligencia artificial.
- Análisis numérico.
Herramientas
- R (Rstudio).
- Permite crear salidas de visualización de datos de gran calidad.
- Python.
- Provee las mejores funcionalidades en manejo de textos.
...Key skills of a data scientist & how do i become a data scientist.
Herramientas
Fuentes
Evaluación*
- 20%:
- Laboratorios presenciales.
-
swirl (R package)
- Asignaciones.
- source_A[1:n].R .
-
Informe.
- 35%:
- Proyecto.
R you Ready?
R - Básicos
Ayuda:
Ejemplos:?[function_name]
example("[function_name]")
R - Básicos
Directorio de trabajo actual:
Ir a directorio:getwd()
Listar archivos en dir. de trabajo actual:setwd("[dir_destino]")
dir()
R - Básicos
Objetos existentes en espacio de trabajo actual:
Estructura de un objeto:ls()
Eliminar objetos:str("[obj_name]")
rm("[obj_name]") rm(ls()) #elimina todos los objetos retornados por ls()
R - Básicos
Instalación de paquetes:
install.packages("[package_name]") install.packages("[package_name]", dependencies= T)
Carga de paquetes:
Desintalación de paquetes:library("[package_name]")
remove.packages("[package_name]")
R - Básicos
Actualización de paquetes:
update.packages(["package_name"])
Desmontar paquetes:
detach("package:[package_name]", unload= T)