Pedro J. Pérez (pedro.j.perez@uv.es)
Habitualmente doy Econometría, pero este curso doy ITA.
Entusiasta de R.
Mis objetivos en el curso.
En realidad, ya me habéis contestado a estas preguntas en el cuestionario previo, pero …
Tema 1: Ciencia de datos y la era del Big Data .
Tema 2: Una introducción a R para Ciencia de datos.
Tema 3: Manejo y análisis exploratorio de datos tabulares.
Tema 4: Introducción al Machine Learning.
Tema 5: Otros tipos de datos.
Clases: martes y miércoles a las 15:30-17:30 (aula 401).
Teoría vs. Práctica.
Importancia del trabajo con ordenador.
Mandaré tareas para la semana siguiente!!
Tutorías: antes de clase, martes (13:00 - 14:00) y miércoles (12:00 - 14:00).
Es necesario tener un ordenador con R y RStudio instalados, tanto en casa con en el aula.
Grolemund, G., Wickham, H. (2019): R para Ciencia de Datos
Grolemund, G., Wickham, H. (2016) R for Data Science. Mejor aún la segunda edición aún en fase de escritura.
Evaluación continua (40%):
en el aula
tareas para casa
1 proyecto individual
1 proyecto en grupo (3 personas)
Los detalles podéis verlos en Aula Virtual
El curso es una introducción a diversos tópicos sobre DS.
El énfasis se pondrá, en desarrollar competencias/conocimientos prácticos para “manejar” datos.
Para ello hace falta “programar”.
Utilizaremos R.
Al final, se trata de que mejoréis vuestras habilidades prácticas para hacer análisis de datos.
Para “aprender” estas habilidades se han de practicar.
El trabajo en clase y fuera de clase es muy importante!!
Espero que aprendáis y que os guste … en realidad, espero que NOS divirtamos!!