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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

4.60 (97 reviews)

Students

12 hours

Content

Nov 2020

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What you will 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


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.


Screenshots

Aprende a analizar los datos del COVID19 con R y Python
Aprende a analizar los datos del COVID19 con R y Python
Aprende a analizar los datos del COVID19 con R y Python
Aprende a analizar los datos del COVID19 con R y Python

Content

Introducción

Introducción

Cómo aportar datos, resultados y análisis

Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor online

El canal de Discord para poder aprender en comunidad

No valores el curso hasta ver más contenido

Cómo hacer preguntas en el curso de Udemy

Pre requisitos del curso para sacarle provecho

Carga, limpieza y manipulación de datos

Los datos del COVID19 de Kaggle

Crédito a los autores del data set

Cómo cargar el dataset correctamente

Cambiar el nombre a las columnas para mayor comodidad

Tipo de datos de cada columna

El tipo de dato fecha su la manipulación

La librería lubridate

Datos anómalos y sin sentido

Análisis geográfico de los datos

¿Qué ha ocurrido en Europa?

Ejercicio práctico: mi viaje a Potsdam

Mapas del mundo con ggmaps

Cómo pintar un mapa minimalista con puntos

Cómo hacer que tus gráficos sean interactivos

El top de países infectados

Segmentación de los datos de regiones por categorías con mosaic plots

Análisis temporal de los datos

Evolución de infectados vs recuperados vs muertos

Análisis de los datos de España

La librería xts y su importancia en el análisis temporal

Lead, Lag y el estudio de nuevos casos

El análisis por cohortes

¿Qué es el análisis por cohortes y en qué consiste?

Días desde el origen de la pandemia por país

Representación gráfica del cohorte

Análisis predictivo

Adaptando las variables independientes del modelo

El modelo de regresión lineal

¿Cómo saber si nuestro modelo es correcto?

El modelo de regresión exponencial

El modelo de regresión potencial

Comparación visual de los tres modelos

Estudio de la homogeneidad de la infección

Más fuentes de datos adicionales

España: Datos oficiales del Ministerio de Sanidad

Modelos matemáticos para el estudio de la epidemia

Modelo SIR

Introducción a las series temporales

Modelado de los datos del coronavirus en España por una serie temporal

Cómo elaborar informes interactivos con Shiny

EN CONSTRUCCIÓN

Enhorabuena por completar el curso

Enhorabuena por completar el curso

BONUS: sigue mejorando tu formación en matemáticas y machine learning


Reviews

M
María1 October 2020

El curso esta bien, sin embargo esperaba ver un poco más de código en Python. Me gustó que agregaran la parte de Shiny :)

O
Oscar2 July 2020

Me ha gustado mucho el curso y habiendo realizado ya los cursos de álgebra, probabilidad , estadística inferencial y multivariante, he aprendido mucho y he ampliado conocimientos, aunque aun me falta repetirlos varias veces más para afianzar la teoría y práctica.

M
Marco26 June 2020

Con toda honestidas puedo decir que este curso fue un "abreojos" ya que aparte de la parte técnica y teoria, da una metodología de análsis, que es de lo que adolescen muchos cursos de analisis de datos, que brincan al "como" antes de definir el "qué" y/o el "porqué". ¡Felicidades por otro gran curso Juan Gabriel! Creo que es tiempo de tomar las cosas desde el comienzo porque me di cuent que hay varias áreas de oportunidad en mi formación en estadística. Saludos.

D
David19 June 2020

Es una excelente elección, el profesor Gomila es garantía de conocimiento y dominio de las herramientas.

C
Carla18 June 2020

Un curso muy recomendado en el que se analizan los datos disponibles de la pandemia por Covid-19 utilizando principalmente R (pudiendo adaptar el código de python en el mismo RStudio). No solo aprendemos a analizar los datos, sino también a obtenerlos (buscando las fuentes disponibles), limpiarlos, representarlos, y publicarlos en informes interactivos a través de la librería Shiny. Y por supuesto, toda esta información nos hace reflexionar acerca de la recolección de los datos en cada país y de si se puede comparar o no la información obtenida. Un curso muy práctico, participativo y relevante dada la situación que estamos viviendo. Y con tres grandes profesores!

B
Balam17 June 2020

Gran curso la verdad tome este curso en parte porque en el lugar en el que vivo existía una gran escepticismo sobre el coronavirus y gracias a él puede explicarles de mejor forma a mis familiares y conocidos de que se trataba esto y porque era importante tomar en serio la situación que estamos viviendo, además el curso revivio mi interés en la biología (soy ingeniero en mecatrónica de profesión) e hizo que me pusiera a investigar sobre estos temas y me dio armas para entender estos temas y poder explicarmelos a mi mismo; sin duda me agrado invertir mi tiempo de cuarentena en este curso

D
Danilo12 June 2020

Solo me dejo un gusto a poco el hecho que se llamara "R y Python" y casi ni se toco Python pero bueno me ayudo a entender mas R

B
Bastian11 June 2020

los profesores ayudantes los encontré poco motivados para hacer la clase, lo cual se torna aburrido .

F
Fernando2 June 2020

Fue un curso sumamente bueno No hay palabras para describirlo Si es cierto que a veces, por las funciones que se explican en cursos anteriores se siente un poco complicado al tratar de replicar todo, pero estudiando se logran muchas cosas Así como también, hablando a título personal, dan ganas de seguir y seguir tomando cursos de esta índole para nunca dejar de estudiar!

M
Manuel1 June 2020

Buen curso para analizar un problema de actualidad. Como siempre, Juan Gabriel ne ayuda a progresar en mi camino de ser mejor data scientist. Me acabo de pasar a su curso de series temporales porque me parece que es excelente profesor. Este curso del COVID es recomendable cuando hayan realizado otros cursos de él, porque es un ejemplo practico de todo lo aprendido. Me ha encantado su forma de improvisar día a día para llevar el curso de manera fenómenal. Tanto él, como sus dos compañeros son excelentes profesores. Me hubiera gustado que mezclaran más veces cosas en python con la librería reticular, para mostrar el potencial de ella. Y otra cosa que hago en falta es como crear el un dataset a partir de la fuente de datos oficiales (se ha enseñado solo a archivarlos en el tema 7). Igual como el curso está en crecimiento, me sorprenden en subirlo en las próximas semanas.

J
Juan14 May 2020

Excelente curso, te da la oportunidad de abrirte paso como data science, muy didáctico y te muestra el enorme potencial del uso de herramientas como el R Studio para el análisis de datos.

M
Macario12 May 2020

Como siempre, el maestro Juan Gabriel Gómez Gomila preparando excelentes cursos, este es un ejemplo más de ello. Después de haber tomado algunos cursos con Juan Gabriel, en este curso aprendemos el uso de Dygraphs, Plotly, xts y otras interesantes librerías y poderosas técnicas. Y apenas voy completando la mitad del curso, cuando escribo esta reseña. Los cursos del maestro Gomila, sin ninguna duda, han sido los mejores que cursado en UDEMY. Y he cursado un buen número.

J
Jonathan4 May 2020

Quizá lo primero que hay que mencionar es que no es un curso para iniciarse. Pero si tienes un poquito de habilidad con R y Python, es un curso totalmente recomendado. Es mi segundo curso con Juan Gabriel y como siempre, supera todas las expectativas.

F
Fabio2 May 2020

Excelente curso de Juan Gabriel Gomila, su metodología de enseñanza es excelente, paso a paso y clara, este es mi 4 curso comprado de el mismo profesor.

M
Marcos29 April 2020

Es un trabajo excelente. Es un curso que recomiendo 100% para aprender y saber que cosas se pueden llegar hacer. No lo recomiendo si eres inexperto.


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Udemy ID

4/2/2020

Course created date

4/19/2020

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