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Unity Game Development Fundamentals Unreal Engine C# 3D Game Development C++ 2D Game Development Unreal Engine Blueprints Blender
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Business Business Analytics & Intelligence RStudio

Aprende a analizar los datos del COVID19 con R y Python

Aplica conocimientos de análisis de datos y estadística en R y python a datos epidemiológicos del COVID19
Rating: 5.0 out of 55.0 (89 ratings)
549 students
Created by Juan Gabriel Gomila Salas +300.000 estudiantes online, Ricardo Alberich Martí, Arnau Mir
Last updated 11/2020
Spanish
Spanish [Auto]
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Describir los datos de COVID19 globalmente, por país/región o a lo largo del tiempo.
  • A inferir y predecir la cantidad de infectados, muertos o recuperados en cada país a lo largo del tiempo.
  • A realizar hermosos dashboards que resuman la información y la preparen para poner en producción para su posterior consulta
  • A crear un shiny interactivo como informe general de los datos al final del curso
  • Análisis de datos temporal a través de las diferentes técnicas de series temporales, modelos en el tiempo y su validación
Curated for the Udemy for Business collection

Requirements

  • Este curso no empieza de cero, por tanto las bases de la programación en R y en Python son necesarias
  • La base matemática necesaria es muy necesaria, así que es recomendable haber hecho los cursos de estadística descriptiva, inferencia y probabilidad.
  • El manejo de datos es esencial para poder analizar datos, así que la utilización de la librería tidyverse es un requisito indispensable

Description

El COVID19 está cambiando el mundo en el que vivimos. Se trata de  una enfermedad infecciosa causada por el virus SARS-CoV-2.9 Se detectó por primera vez en la ciudad china de Wuhan (provincia de Hubei), en diciembre de 2019. Habiendo llegado a más de 100 territorios, el 11 de marzo de 2020 la Organización Mundial de la Salud la declaró pandemia.

Produce síntomas similares a los de la gripe, entre los que se incluyen fiebre, tos seca, disnea, mialgia y fatiga. En casos graves se caracteriza por producir neumonía, síndrome de dificultad respiratoria aguda, sepsis y choque séptico que conduce a alrededor del 3 % de los infectados a la muerte. No existe tratamiento específico; las medidas terapéuticas principales consisten en aliviar los síntomas y mantener las funciones vitales.

Y precisamente por eso es importante saber adelantarnos a sus graves consecuencias, y nuestra forma es a través del análisis de datos. Cientos de países están confinados, con la gente sin poder salir de sus casa y con unas medidas de precaución extremas, preguntándose cuándo podrán recuperar la normalidad, por qué hemos acabado en esta situación, si se podría haber prevenido o si hay algo en nuestras manos además de esperar. La idea es enseñaros a leer varias fuentes de datos, saber ver cuando esos datos son correctos y cuando no, a prepararlos para su visualización, su clasificación y su correcto análisis, desde el punto de vista geográfico, de series de tiempo y de modelos matemáticos como el famoso SIR.

Todos los análisis de datos los haremos tanto en R como en Python y pondremos en práctica las técnicas de análisis de datos, de visualización y de predicción que ya hemos cubierto en los cursos de:

  • Curso completo de Estadística descriptiva con R y Python

  • Probabilidad y Variables Aleatorias para ML

  • Curso de Inferencia estadística con R y Python

  • Curso avanzado de estadística multivariate

  • Curso completo de tidyverse para Data Science

  • Curso de Machine Learning de la A a la Z

  • Curso de R para Machine Learning y Data Science

  • Curso de Python para Machine Learning y Data Science

Así que este no será un curso sobre la teoría, ya que la hemos cubierto en todos los cursos anteriores. Será un curso para poner en práctica lo aprendido en esos cursos y que puedas estar preparado para enfrentarte a la información que circula sobre el virus, siendo crítico con la misma. Es de esperar que a medida que esta situación evolucione, dispondremos de más datos para validar nuestras hipótesis y ver cómo los modelos que hemos elaborado se desvían de la realidad.

También nos gustaría que cualquiera que quiera aportar su granito de arena al análisis del COVID19 y quiera colaborar con nosotros, se sienta libre de hacerlo a través del foro de Udemy, la comunidad de Discord o incluso grabando un vídeo para que lo incorporemos al curso. El objetivo es que todos estemos bien informados y que cualquiera que pueda compartir su visión de análisis de datos es bienvenido a hacerlo. Ojalá no tuviéramos que sacar este curso, pero la situación que nos ha tocado vivir nos ha obligado, y muchos de vosotros nos lo habéis pedido, así que esperemos que el curso sea de vuestro agrado y podáis elaborar mejores informes vosotros mismos en base a ver cómo lo hacemos nosotros con un tema no preparado previamente, si no que va cambiando a medida que pasan los días.

Who this course is for:

  • Analistas de datos que quieran aplicar sus técnicas para documentar correctamente los datos del COVID19
  • Programadores que quieran añadir bases de inferencia y matemáticas en análisis del COVID19
  • Interesados en el mundo del Machine Learning que quieran utilizar los algoritmos para el caso de análisis de pandemias
  • Personas interesadas en desarrollar un pensamiento crítico ante la información del COVID19 y analizar los datos que circulan por la red

Course content

11 sections • 56 lectures • 11h 48m total length

  • Preview03:44
  • Cómo aportar datos, resultados y análisis
    00:14
  • Preview02:12
  • El canal de Discord para poder aprender en comunidad
    03:45
  • No valores el curso hasta ver más contenido
    02:40
  • El material del curso en Github
    03:45
  • Cómo hacer preguntas en el curso de Udemy
    09:59
  • Pre requisitos del curso para sacarle provecho
    10:06

  • Los datos del COVID19 de Kaggle
    00:30
  • Crédito a los autores del data set
    11:21
  • Cómo cargar el dataset correctamente
    19:37
  • Cambiar el nombre a las columnas para mayor comodidad
    12:22
  • Tipo de datos de cada columna
    16:08
  • El tipo de dato fecha su la manipulación
    13:45
  • La librería lubridate
    09:50
  • Datos anómalos y sin sentido
    21:55

  • ¿Qué ha ocurrido en Europa?
    17:30
  • Preview14:53
  • Mapas del mundo con ggmaps
    26:25
  • Cómo pintar un mapa minimalista con puntos
    10:22
  • Cómo hacer que tus gráficos sean interactivos
    08:56
  • El top de países infectados
    25:09
  • Segmentación de los datos de regiones por categorías con mosaic plots
    18:10

  • Evolución de infectados vs recuperados vs muertos
    16:36
  • Análisis de los datos de España
    16:31
  • La librería xts y su importancia en el análisis temporal
    14:05
  • Lead, Lag y el estudio de nuevos casos
    27:46
  • Tasa de Variación Media
    3 questions

  • ¿Qué es el análisis por cohortes y en qué consiste?
    07:06
  • Días desde el origen de la pandemia por país
    09:52
  • Representación gráfica del cohorte
    14:33

  • Adaptando las variables independientes del modelo
    07:36
  • El modelo de regresión lineal
    08:09
  • Preview10:27
  • El modelo de regresión exponencial
    14:35
  • El modelo de regresión potencial
    17:21
  • Comparación visual de los tres modelos
    15:46
  • Estudio de la homogeneidad de la infección
    20:48
  • Estudio de la homogeneidad de la infección para los datos de España
    7 questions

  • España: Datos oficiales del Ministerio de Sanidad
    12:13
  • Cómo recopilar datos oficiales
    13:34
  • Tablas largas (long) y amplias (wider)
    15:41
  • Nuestro modelo de datos
    05:31
  • Añadir metadatos a nuestro modelo de datos
    16:32
  • Uso de modelo de datos. Cómo archivar los datos
    17:07
  • Extra actualización fuentes de datos noviembre 2020
    09:09

  • Modelo SIR
    19:23
  • Modelo SIR aplicado a la comunidad de Madrid.
    4 questions
  • Introducción a las series temporales
    11:54
  • Modelado de los datos del coronavirus en España por una serie temporal
    21:50
  • Modelado y estudio de la serie temporal de los datos de las CCAA de España.
    6 questions

  • Introducción al Shiny e informes interactivos
    09:35
  • El diseño de la UI en Shiny
    16:51
  • Carga de datos e interfaces de usuario reactivas
    12:40
  • Rellenar el desplegable de países
    06:34
  • Gráficos básicos en Shiny
    17:07
  • Gráficos Interactivos en Shiny
    33:49

  • Dashboard con Python en Heroku de Rafael Espada Iniesta
    00:02

Instructors

Juan Gabriel Gomila Salas +300.000 estudiantes online
CEO de Frogames, Matemático, Data Scientist & Game Designer
Juan Gabriel Gomila Salas +300.000 estudiantes online
  • 4.6 Instructor Rating
  • 43,401 Reviews
  • 314,351 Students
  • 95 Courses

Soy licenciado en matemáticas, especializado en el análisis de datos para empresas de videojuegos con R y Python, en Game Design para videojuegos de social casino, en el desarrollo de aplicaciones móviles para iOS y para Android y desarrollador de videojuegos utilizando los motores Unreal Engine y Unity tanto para PC como para móvil desde el año 2011.

Me encanta programar, crear apps y videojuegos que la gente utilice y sobretodo enseñar tanto en el mundo online, como en la Universidad presenciamente.

Aquí en Udemy, llevo como profesor online desde verano de 2015 he lanzado ya más de 90 cursos online con más de 300.000 estudiantes en más de 160 países de todo el mundo que han aprendido en castellano  temáticas de desarrollo tan diversas como el mundo de las apps para iOS en Objective-C, Swift y SpriteKit,  en Android con Java, desarrollo de videojuegos con Unity y Unreal Engine cubriendo desde lo más básico hasta aspectos avanzados para crear juegos profesionales o incluso análisis de datos masivos, big data, machine learning y data science con R, Tidyverse y Python. 

Soy también Instructor Certificado de Unity (UCI), lo cual me permite viajar por todo el mundo asesorando y dando formación en desarrollo de videojuegos para empresas de CAD, o estudios de renombre como por ejemplo Team 17 (Worms, The Escapists), Genera Games (Disney's Frozen, Star Wars) o Ubisoft (Assassin's Creed, CSI Hidden Crimes)

Además, los propios estudiantes online de varias partes del mundo me han contactado para ir a dar conferencias y compartir mis experiencias en lugares tan bonitos como Colombia, Dinamarca, USA, México, Suecia, Holanda, Londres o Bolivia entre otros. Si no conoces aún ninguno de los cursos que imparto aquí en Udemy, tómate un tiempo para visitar los diversos cursos gratuitos que tengo publicados aquí mismo.

Ricardo Alberich Martí
Doctor en Informática, Lic. en Matemáticas esp. Estadística
Ricardo Alberich Martí
  • 4.6 Instructor Rating
  • 1,237 Reviews
  • 40,003 Students
  • 5 Courses

Doctor en Informática por la Universidad de Las Islas Baleares (UIB, España).

Tengo una experiencia docente de más de 25 años en estudios de grado y Máster.

He sido docente de diversas asignaturas dedicadas al Análisis de Datos: Estadística, Probabilidad y Procesos Estocásticos, Análisis de datos, Aprendizaje Estadístico, Minería de Datos, Inteligencia Computacional, Bioestadísca, Minería de textos.

Docente del MOOC de Miriadax: "AprendeR: Introducción al tratamiento de datos con R y RStudio" en 2016 con miles de estudiantes.

Coautor de decenas de artículos y dos libros didácticos.

Miembro del grupo de investigación de Biología computacional y Bioinformática de la UIB.

Director del Departamento de Ciencias Matemáticas e informática (del 2011 a 2019) de la Universidad de las Islas Baleares (UIB España).


Arnau Mir
Profesor de universidad
Arnau Mir
  • 4.6 Instructor Rating
  • 1,289 Reviews
  • 40,282 Students
  • 7 Courses

Profesor de matemáticas con más de 30 años de experiencia en la enseñanza de asignaturas relacionadas con:

- la probabilidad y la estadística en grados de Matemáticas, Biología y Bioquímica.

- cálculo y análisis de una y varias variables en grados de matemáticas.

- análisis numérico en grados de matemáticas.

Coautor del MOOC (curso de aprendizaje online) "AprenderR: Introducción al tratamiento de datos con R y Rstudio" actualmente en funcionamiento y que tuvo más de 11000 estudiantes el curso 2016-17.

Consultor de estadística en el grado de informática en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) desde el curso 2000-01 hasta la actualidad.

Coordinador de la asignatura de Matemáticas II de las pruebas de acceso a la Universidad de las Islas Baleares desde el curso 2007-08 hasta el curso 2018-19.

Miembro del grupo de investigación BIOCOM (Biología computacional y Bioinformática) y colaborador del grupo de investigación SCOPIA (Soft Computing, Procesamiento de Imágenes y Agregación) desde el curso 2006-07.

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