Obtiene una sólida comprensión del lenguaje R, utilizado en análisis de datos y estadísticas. Aprende desde los conceptos más básicos hasta la programación y la visualización de datos.
Lenguaje R
Con el curso de R, aprende este poderoso lenguaje de programación utilizado en análisis de datos y estadísticas.
4.7/5
Objetivo del curso
- Dominar las operaciones básicas en R, incluyendo la instalación de R y RStudio.
- Comprender las estructuras de datos en R y su manipulación.
- Aprender a programar en R, incluyendo el uso de condicionales, bucles y funciones.
- Dominar la importación, limpieza y exportación de datos en R, trabajando con formatos como CSV y Excel.
- Realizar un análisis exploratorio de datos completo, incluyendo estadísticas descriptivas, visualización, análisis de distribuciones, correlación y regresión.
Método de aprendizaje
La metodología de aprendizaje está diseñada para maximizar la absorción de conocimientos y asegurar la flexibilidad para el alumno. Con un formato online asincrónico, permite a los estudiantes, independientemente de su nivel previo de conocimiento tecnológico, avanzar a su propio ritmo y sin restricciones de horarios.
Nuestros cursos se estructuran en unidades temáticas que incluyen:
- Videos explicativos y prácticos de alta calidad.
- Ejercicios procedimentales sobre software relevante.
- Materiales complementarios que enriquecen la experiencia de aprendizaje.
- Un marco conceptual sólido y un vocabulario específico que facilitan la comprensión y el desarrollo profesional.
- Autoevaluaciones con retroalimentación detallada que guía al estudiante en su proceso de aprendizaje.
Con una metodología diseñada para allanar el camino hacia la adquisición de habilidades digitales clave, preparamos a los participantes no solo para satisfacer las demandas del mercado laboral contemporáneo, sino también para ser proactivos ante las exigencias futuras.
Contenido del curso
Unidad 1: Introducción a R y RStudio
Presentación del lenguaje R
Instalación de R y RStudio
RStudio IDE: interfaz
Operaciones Básicas
Unidad 2: Estructuras de Datos en R
Creación y manipulación de vectores en R.
Matrices y Data frames
Listas y Factores
Indexación y Subconjuntos
Unidad 3: Programación Básica en R
Flujo de Control: Condicionales y bucles en R
Funciones en R
Paquetes en R
Unidad 4: Importación y Exportación de Datos
Importación de Datos
Limpieza de Datos
Exportación de Datos
Trabajo con CSV y Excel
Unidad 5: Análisis Exploratorio de Datos
Estadísticas Descriptivas
Visualización de Datos
Análisis de Distribuciones
Correlación y Regresión
Unidad 6: Paquete DPLYR
Introducción a dplyr
Filtrar y Seleccionar
Agrupar y Resumir
Combinar datos de diferentes fuentes
Unidad 7: Visualización
Conceptos básicos de visualización
Librerías y paquetes de R para visualización
Gráficos de barras y de líneas
Gráficos de densidad e histogramas
Visualización con ggplot2
Unidad 8: Machine Learning con R
Introducción al Machine Learning
Preparación de datos para Machine Learning
Modelado y Evaluación de Modelos de Machine Learning
Optimización de Modelos y Selección de Características
Sistema de evaluación
Evaluación final y certificación:
Nuestra metodología incluye la evaluación final, que abre la puerta a la certificación, se complementa con la posibilidad de realizar un examen de recuperación si fuera necesario, demostrando nuestro compromiso con la educación inclusiva y de calidad.
Una vez completado el curso, el estudiante recibe un diploma o certificado con firma digital y código QR, asegurando la validez y la autenticidad de sus logros.
Carga horaria y perfil del ingreso
CARGA HORARIA EQUIVALENTE: 90 horas
La carga horaria establecida contempla la cantidad sugeridas de horas dedicadas a la formación del curso en su totalidad. Ésta incluye la visualización de los materiales audiovisuales, la lectura del marco de contexto, y la realización de actividades y la práctica autoevaluativa.
PERFIL DE INGRESO SUGERIDO
Para participar en este curso, se requiere acceso a una computadora con conexión a Internet y la capacidad de instalar R y RStudio, que son herramientas de código abierto. Además, se recomienda tener conocimientos básicos en el uso de computadoras y aplicaciones de oficina.
Conocimientos Previos:
No es necesario tener experiencia previa en programación ni en análisis de datos. Este curso está diseñado para principiantes y proporcionará las bases necesarias para comprender y utilizar el Lenguaje R. Se espera que los participantes tengan conocimientos básicos en el uso de computadoras y aplicaciones de oficina.
Apoyo Docente
La interacción con el tutor es un pilar de nuestra oferta educativa. A través de formularios accesibles desde el aula virtual, el alumno podrá realizar consultas que serán respondidas en instancias en vivo o grabadas y luego agregadas como un nuevo recurso al aula virtual su para visualización.
¿El costo es accesible?
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