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Sobre Nosotros

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  Duración: 16 horas
     
  Fecha de inicio: 28 de junio de 2019 (finalizado)
  Horario: viernes 5:00 a 9:00 p.m. / sábados 8:00 a.m. a 12:00 p.m.
     
 

Inversión: $720.000/ participante      

¿Por qué este programa?

En la actualidad la tecnología crece a pasos agigantados y aún más a nivel computacional. Muchos ordenadores y software computacionales permiten recoger con más facilidad una gran cantidad de conjuntos de datos relacionados con ciencias de la salud, ciencias sociales, ciencias experimentales, de comunicación, entre otras. El profesional de hoy en día debe estar en la capacidad de saber explorar, describir y analizar conjuntos de datos ya que es una destreza cada día más valorada por las empresas con el fin de comprender, entender y poder tomar buenas decisiones basados en el tratamiento de datos estadísticos.
Lo anterior es posible, si se tiene un buen programa computacional para el análisis y la visualización de conjuntos de datos. En esta primera parte del curso se hará una introducción a uno de los lenguajes de programación más usado por los analistas y científicos en el mundo como es el manejo de R y RStudio.

R y RStudio son unos entornos de programación estadístico muy potentes de código libre, que se han convertido en herramientas de referencia para grandes empresas como Walmart, AVON o Samsung. El objetivo del curso es capacitar a los estudiantes en el manejo de los dos entornos: R y RStudio, enfocándonos principalmente en el segundo, debido a su fácil manejo.
En este primer curso se aprenderá sobre los fundamentos básicos del programa tales como soportes de ayuda y documentación, instalación de paquetes, R como una calculadora, creación o generación de vectores, manipulación y creación de matrices. Finalmente, se aprenderá a importar, manipular y crear tablas de datos (Dataframes) de distintos formatos y una introducción a la programación en R “el arte de programar” creando y editando funciones.

En un segundo curso, se continuará con los fundamentos más avanzados del lenguaje de programación dentro del ambiente de R (estructuras de control y estructuras de repetición) y la generación de gráficos estadísticos básicos y avanzados con el fin de poder presentar y redactar informes estadísticos de apariencia profesional.

Objetivo General
Se espera que el estudiante aprenda los fundamentos básicos del Software estadístico R y RStudio, con el fin de manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica, a través del procesamiento de datos cuantitativos o 
cualitativos.

Objetivos Específicos
● Manejar las dos interfaces del lenguaje de programación de R y R Studio.
● Crear y generar vectores y matrices en RStudio con el fin de sistematizar la
información que se ha recolectado de un estudio realizado.
● Importar tablas de datos de diferentes formatos para el tratamiento de la
información.

Estudiantes y profesionales de cualquier campo de estudio que tienen interés en poder utilizar esta herramienta, para leer, manipular, analizar y graficar datos estadísticos. Sin embargo, puede participar cualquier persona que tenga intenciones en aprender un nuevo lenguaje de programación como es R y RStudio.

El curso se llevará a cabo en 4 sesiones presenciales con clases teórico-prácticas dentro de una sala de usuario y trabajo de taller que enfrentará al alumno a las metodologías tratadas. Los estudiantes trabajaran dichas actividades dentro de cada una de las sesiones, con el fin de afianzar los conocimientos adquiridos.

Sesión 1: Introducción y preliminares
● ¿Qué es R y RStudio?
● Instalación y configuración.
● Fuentes bibliográficas en línea.
● Comandos y funciones básicas de ayuda tales como: “help”, “find”,
“apropos”.
● Demostraciones de algunas funciones.
● Empleo de la biblioteca “library”.
● Instalación de paquetes
● R como una calculadora básica y científica

Sesión 2: Vectores y Matrices
● Creando o generando un vector numérico o de caracteres
● Vectores numéricos y asignaciones
● Generando vectores aleatorios
● Nombrando los elementos dentro de un vector
● La función “which” aplicada a vectores
● Vectores aplicados en funciones
● Vectores recortados (“Trimming vectors”) usando suscritos negativos
● La función Sample
● Las matrices conceptos básicos
● Etiquetando las filas y columnas de una matriz
● Operaciones básicas: suma, resta, multiplicación, determinante y la inversa
● Las funciones rbind y cbind

Sesión 3: Tabla de datos (Dataframes)
● Importando dataframes
● Suscritos e índices para Dataframe
● Ordenando Dataframes
● Usando condicionales lógicos para seleccionar filas de una tabla de
datos
● Otro clase de extracciones para una tabla de datos
● Omitiendo filas que contienen valores faltantes, NA
● Creando una tabla de datos (Dataframes)
● Usando la función match en dataframes

Sesión 4: Programando con R
● Componentes básicos de un programa
● Bibliografía de apoyo a la programación
● ¿cómo construir e invocar una función?
● Notas Importantes para tener en cuenta al momento de crear una función
● Tipos de símbolos en el interior de una función

M.Sc. Elmer Rodríguez Stevez
Estadístico con maestría en estadística matemática del Recinto Universitario de Mayagüez en Puerto Rico. Su área de investigación es en los procesos de análisis multivariado, modelos lineales generalizados y los modelos lineales mixtos generalizados. En la
actualidad es docente del Departamento de Matemáticas y estadística de la Universidad del Norte tanto a nivel de pregrado como de maestría. En este último llevo 5 años enseñando el curso de Estadística Computacional usando R; por lo que tiene una amplia experiencia en el manejo y la enseñanza del lenguaje de programación de R.

 

 

Políticas Administrativas

* El certificado de asistencia se entrega a los participantes que acrediten mínimo el 80% de asistencia.

* Los estudiantes de cursos de programas de extensión no tendrán derecho a devolución excepto cuando la Universidad decida, por razones internas, no abrir un curso de extensión.

* El Centro de Educación Continuada informa que los programas podrán ser cancelados o aplazados por razones de fuerza mayor. De prensentarse tal caso, esta información será debidamente comunicada a los inscritos. 

* Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el curso. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continuada que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

   


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