Descripción
Objetivos del curso
Qué aprenderá
A quién va dirigido
Nivel de experiencia
Objetivos del curso
Objetivos:
-
General: Formar a los participantes en el uso de R para realizar análisis de datos efectivos y precisos.
-
Específicos:
- Comprender los fundamentos de la programación en R.
- Manejar diferentes estructuras de datos en R.
- Aplicar técnicas de visualización de datos para interpretar resultados.
- Realizar análisis estadísticos básicos y avanzados.
- Implementar modelos de regresión y análisis multivariante.
Qué aprenderá
Qué aprenderá:
-
Habilidades:
- Programación en R para análisis de datos.
- Visualización efectiva de datos.
- Interpretación de resultados estadísticos.
- Resolución de problemas complejos mediante técnicas analíticas.
-
Conocimientos:
- Fundamentos de estadística aplicada.
- Manejo de paquetes y librerías en R.
- Principios de análisis multivariante.
- Buenas prácticas en la gestión y limpieza de datos.
A quién va dirigido
A quién va dirigido:
Este curso está diseñado para:
- Investigadores que buscan herramientas avanzadas para el análisis de datos.
- Científicos de datos en formación o profesionales que deseen ampliar sus competencias.
- Analistas de negocio que requieren habilidades en análisis estadístico.
- Estudiantes y profesionales de áreas como economía, biología, ingeniería y ciencias sociales interesados en el análisis de datos.
Nivel de experiencia
Nivel de experiencia requerido:
No se requieren conocimientos previos en programación o estadística. El curso comienza desde conceptos básicos, facilitando el aprendizaje para principiantes y sirviendo como repaso para quienes tienen experiencia previa.
Temario:
Módulo 1: Introducción a R y RStudio
- Instalación y configuración de R y RStudio.
- Entorno de trabajo y primeros comandos.
- Gestión de proyectos y scripts en R.
Módulo 2: Fundamentos de Programación en R
- Tipos de datos y estructuras básicas: vectores, matrices, listas y data frames.
- Operaciones básicas y manipulación de datos.
- Control de flujo: condicionales y bucles.
- Funciones: creación y aplicación.
Módulo 3: Importación y Manipulación de Datos
- Lectura y escritura de datos en diversos formatos (CSV, Excel, bases de datos).
- Limpieza y transformación de datos con dplyr y tidyr.
- Gestión de datos faltantes y outliers.
Módulo 4: Visualización de Datos
- Introducción a la visualización con ggplot2.
- Creación de gráficos básicos y avanzados.
- Personalización y exportación de gráficos.
Módulo 5: Análisis Estadístico
- Estadística descriptiva: medidas de tendencia central y dispersión.
- Pruebas de hipótesis y intervalos de confianza.
- Análisis de varianza (ANOVA).
- Correlación y regresión lineal simple y múltiple.
Módulo 6: Análisis Multivariante
- Análisis de componentes principales (PCA).
- Análisis de conglomerados (clúster).
- Análisis discriminante.
Módulo 7: Introducción al Aprendizaje Automático con R
- Conceptos básicos de machine learning.
- Modelos supervisados y no supervisados.
- Validación y evaluación de modelos.
Módulo 8: Proyecto Final
- Aplicación de los conocimientos adquiridos en un caso práctico.
- Presentación y discusión de resultados
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