Domingo L贸pez Rodr铆guez
Curso online
Feb 1, 2024 - Jun 11, 2024
PrecioGratis
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25 horas
Certificado de la Universidad de M谩laga
Comunidad UMA 50 鈧
Externos 70 鈧
MATR脥CULA CERRADA

R para Ciencia de Datos

En este curso se pretende dar una visi贸n introductoria al lenguaje de programaci贸n R para tareas de an谩lisis de datos, incluyendo la realizaci贸n de informes y visualizaciones avanzadas, presentando t茅cnicas propias del aprendizaje computacional como un valor a帽adido. Se har谩 una introducci贸n a los aspectos m谩s t茅cnicos de R, como su instalaci贸n y la descripci贸n del entorno de desarrollo RStudio, y se comenzar谩 con los aspectos b谩sicos: estructuras de datos, tipos de variable, estructuras de control (bucles y condicionales) y los inicios de programaci贸n funcional. A continuaci贸n, se hablar谩 en detalle del 鈥渢idyverse鈥, un nuevo paradigma en introducido R hace unos a帽os que ha mejorado de forma ostensible la realizaci贸n de an谩lisis de datos con R. Nos centraremos en dos apartados: por una parte, en el preprocesamiento y limpieza de los datos, con operaciones como seleccionar filas o columnas, realizar filtros complejos, crear variables calculadas a partir de otras, o incluso res煤menes estad铆sticos descriptivos de los datos; por otro lado, esto se completar谩 con las capacidades de representaci贸n gr谩fica de R, donde se explicar谩 la potencia de la librer铆a ggplot2, un est谩ndar que se usa incluso para publicaciones cient铆ficas y period铆sticas de primer nivel. Completar谩n el curso las nociones b谩sicas de aprendizaje computacional y, de forma transversal, la generaci贸n de documentaci贸n t茅cnica usando RMarkdown, una potente herramienta de comunicaci贸n con m煤ltiples posibilidades: creaci贸n de informes, presentaciones, libros, webs…

Dirigido a

Todas aquellas que presentan asignaturas de Estadi虂stica o Bioestadi虂stica en su plan de estudios, incluyendo (pero sin limitarse) a los diferentes grados en Informa虂tica, Telecomunicaciones, Ingenieri虂a de la Salud, Ciencias y Medicina, entre otros.

Nivel b谩sico

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Section 1Programa
Lecture 11. Instalaci贸n de R y RStudio.
Lecture 22. Estructuras de datos, flujo de control, programaci贸n funcional en R.
Lecture 33. An谩lisis de datos: fase de preprocesamiento.
Lecture 44. An谩lisis de datos: fase de visualizaci贸n.
Lecture 55. Aprendizaje computacional: t茅cnicas b谩sicas.
Lecture 66. Generaci贸n de informes y presentaciones con RMarkdown.
Section 2Docentes
Lecture 7Domingo L贸pez Rodr铆guez. Departamento de Matem谩tica Aplicada, Universidad de M谩laga.
Lecture 8脕ngel Mora Bonilla. Departamento de Matem谩tica Aplicada, Universidad de M谩laga.