#1https://www.coursera.org/course/rprog
Lo hice hace un tiempo y no está mal para iniciarse ¿Te quedas sin excusas? Pues justo empieza el lunes, llámalo karma
Forma parte de una especialización en "data science" que no está nada mal (aunque sea de pago, puedes apuntarte individualmente a todos los cursos de forma gratuita por tu cuenta), si te vienes arriba y te interesa, puedes seguir practicando R con alguno: https://d396qusza40orc.cloudfront.net/rprog/doc/JHDSS_CourseDependencies.pdf
#5 muchas gracias, te agradezco tu reacción por la consideración que significa. La afirmación era más bien retórica, como significando que es lo que se está imponiendo ahora y, aunque lleva mucho tiempo existiendo y funcionando, cada vez va estando más claro que aprenderlo no es una pérdida de tiempo, cada vez es más fácil que lo valoren en las ofertas de empleo (en alguna lo he visto ya explícitamente).
Si me permites que corresponda a tu detalle con un poco de sinceridad, no dudo de la bondad del curso, pero no es para mí. Se me haría lento, aburrido, la web es pesada, piden requisitos que son un estorbo (cuenta de github) y tiene vídeos (vídeos!!!! una página, si te lo sabes, sobrelees y te la pasas en unos minutos, un vídeo es un coñazo sobre-visualizarlo para ver si dice algo interesante o es prescindible). Mi primera opción, cuando tenga un rato para aprenderlo, es buscar en mi ordenador si hay documentación, que debería ser suficiente para poder manejarlo. El r es antiguo y está extendido, por lo tanto debe estar muy bien documentado.
La especialización que indicas no creo que diste mucho de lo que se puede dar en un curso universitario español, pero los dos primeros se darían por supuestos, supongo. Ya sabes las diferencias, aquí se hace más teórico, se va más a lo fundamental y las implementaciones prácticas se entiende que son intercambiables y el elegir una u otra no debería afectar. Por lo tanto un universitario español no es tanto que sea un experto en inferencia, estadística descriptiva o procesos estocásticos como que tenga herramientas para trabajar en cualquiera de esos temas o relacionados cuando tenga la necesidad.
Comentarios
"Microsoft y Google se unen a la Linux Foundation"
Hoy Menéame implosiona...
Yo uso el R Comander en bioestadística, la verdad es que ahorra mucho trabajo.
ya se queda uno sin excusas para no aprenderlo...
#1 Toma una:
http://rpy.sourceforge.net/
#1 https://www.coursera.org/course/rprog
Lo hice hace un tiempo y no está mal para iniciarse ¿Te quedas sin excusas? Pues justo empieza el lunes, llámalo karma
Forma parte de una especialización en "data science" que no está nada mal (aunque sea de pago, puedes apuntarte individualmente a todos los cursos de forma gratuita por tu cuenta), si te vienes arriba y te interesa, puedes seguir practicando R con alguno:
https://d396qusza40orc.cloudfront.net/rprog/doc/JHDSS_CourseDependencies.pdf
#5 muchas gracias, te agradezco tu reacción por la consideración que significa. La afirmación era más bien retórica, como significando que es lo que se está imponiendo ahora y, aunque lleva mucho tiempo existiendo y funcionando, cada vez va estando más claro que aprenderlo no es una pérdida de tiempo, cada vez es más fácil que lo valoren en las ofertas de empleo (en alguna lo he visto ya explícitamente).
Si me permites que corresponda a tu detalle con un poco de sinceridad, no dudo de la bondad del curso, pero no es para mí. Se me haría lento, aburrido, la web es pesada, piden requisitos que son un estorbo (cuenta de github) y tiene vídeos (vídeos!!!! una página, si te lo sabes, sobrelees y te la pasas en unos minutos, un vídeo es un coñazo sobre-visualizarlo para ver si dice algo interesante o es prescindible). Mi primera opción, cuando tenga un rato para aprenderlo, es buscar en mi ordenador si hay documentación, que debería ser suficiente para poder manejarlo. El r es antiguo y está extendido, por lo tanto debe estar muy bien documentado.
La especialización que indicas no creo que diste mucho de lo que se puede dar en un curso universitario español, pero los dos primeros se darían por supuestos, supongo. Ya sabes las diferencias, aquí se hace más teórico, se va más a lo fundamental y las implementaciones prácticas se entiende que son intercambiables y el elegir una u otra no debería afectar. Por lo tanto un universitario español no es tanto que sea un experto en inferencia, estadística descriptiva o procesos estocásticos como que tenga herramientas para trabajar en cualquiera de esos temas o relacionados cuando tenga la necesidad.
#0 ¿Dónde pone en la noticia lo que dice la entradilla?