Créé par :   Université nationale autonome du Mexique

  • Carlos Ernesto López Natarén

    Enseigné par :    Carlos Ernesto López Natarén, Técnico Académico

    Secretaría Técnica de Cómputo, Telecomunicaciones, Diseño y Fotografía, Instituto de Física, UNAM
Commitment4 semanas de estudio, 3-5 horas/semana
Language
Spanish
How To PassPass all graded assignments to complete the course.
User Ratings
4.6 stars
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Programme de cours

FAQ
Comment cela fonctionne
Travail en cours
Travail en cours

Chaque cours fonctionne comme un manuel interactif en proposant des vidéos préenregistrées, des quiz et des projets.

Aide de la part de vos pairs
Aide de la part de vos pairs

Connectez-vous à des milliers d'autres étudiants et débattez sur des idées, discutez le contenu du cours et obtenez de l'aide pour en maîtriser les concepts.

Certificats
Certificats

Obtenez une reconnaissance officielle pour votre travail et partagez votre réussite avec vos amis, vos collègues et vos employeurs.

Créateurs
Université nationale autonome du Mexique
La Universidad Nacional Autónoma de México fue fundada el 21 de septiembre de 1551 con el nombre de la Real y Pontificia Universidad de México. Es la más grande e importante universidad de México e Iberoamérica. Tiene como propósito primordial estar al servicio del país y de la humanidad, formar profesionistas útiles a la sociedad, organizar y realizar investigaciones, principalmente acerca de las condiciones y problemas nacionales, y extender con la mayor amplitud posible, los beneficios de la cultura.
Notation et examens
Note moyenne 4.6 sur 5 sur 723 notes

Clara introducción a R

No está enfocado a la realización de análisis estadísticos (contraste de hipótesis, inferencias y tal) con R, sino a la programación con el mismo. Muy útil para los que quieran iniciarse en este lenguaje. La parte de gráficas si es más práctica para quien tenga interés en análisis estadísticos.

Curso ameno y de fácil comprensión. Cumple su función de introducción a la programación estadística. No requiere disponer de tener mucho tiempo para poder realizarlo.

Muy buen acercamiento a la Data Science. Felicitaciones