Análisis de datos con R

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Información General

Programa XXIII Escuela Internacional de Verano 2022
Año 2022
Semestre Primero
Nombre Análisis de datos con R
Nombre Convenio Marco
Equipo coordinador Encargado: Rodrigo Villegas Ríos
Coordinador: Rodrigo Villegas Ríos
Administrativo: Priscilla Pino Tolosa

Equipo docente
  • Sandra Flores Alvarado
  • María Canals Cifuentes
  • Felipe Medina Marín
  • Rodrigo Villegas Ríos
  • Mauricio Fuentes Alburquenque
Ayudantes Alumnos
  • Patricio Silva Maragaño
Unidad académica Programa de Bioestadística
Versión 2
Modalidad On line (sincrónica/asincrónica)
Tipo de Curso Postgrado
Créditos 30 0
Horas del Programa Horas directas (sincrónicas y asincrónicas): 20
Horas indirectas: 10
Días y Horarios Lunes a viernes 14:00 a 18:00 horas
Lugar
Cupo alumnos mínimo 5
Cupo alumnos máximo 45
Competencias y Habilidades
necesarias para la Asignatura (Pre-requisitos)

Conocimientos básicos de estadística y manejo a nivel de usuario de un sistema computacional PC/MAC con conectividad a Internet.

Arancel $70.000
Duración (semanas) 1
Fecha Inicio 10/01/2022
Fecha Término 14/01/2022

Características del Curso

Área Temática

Análisis de datos

Fundamentos

Hoy en día la gestión y el análisis de datos se realiza de manera digital por medio de un software especializado para ello. Ante esta necesidad, el lenguaje y entorno de programación R aparece como una buena alternativa de software libre para la administración y el análisis de datos, así como también para la investigación de las propiedades de metodologías estadísticas. Además de ser un software libre, R goza de contar con una gran y activa comunidad a nivel mundial, lo que facilita el dialógo y la resolución colaborativa de problemas estadísticos.

Objetivo General

Facilitar al estudiante el aprendizaje del lenguaje y entorno de programación R y de su interfaz gráfica RStudio como herramienta computacional de gestión y análisis estadístico de datos.

Objetivos Específicos

  • Administración de datos
  • Conocer y usar R, RStudio y R Markdown
  • Generar gráficos, resúmenes y reportes estadísticos
  • Realizar análisis básicos de inferencia estadística
  • Realizar cálculos estadísticos básicos

Contenidos/Temas

Se revisarán las técnicas más habituales de gestión de datos, estadística descriptiva e inferencial.

Destinatarios

Estudiantes, profesores y profesionales del ámbito de las ciencias biomédicas interesados en el aprendizaje del software R para realizar la gestión y el análisis de sus datos.

Metodología

Clases expositivas teórica en modalidad remota sincronizadas (e-learning).

Realización de ejercicios prácticos en modalidad remota con apoyo de material didáctico y asistencia docente.

Realización de ejemplos prácticos para su desarrollo en horas fuera de clases.

Material audiovisual/escrito de apoyo al aprendizaje.

Formas de Evaluación

  • Este curso es evaluado
  • Otra forma de evaluación: (La evaluación oficial con su correspondiente nota estará disponible para los alumnos que así lo requieran)

Calendario

Sesión Fecha Hora Docentes Contenidos Modalidad Actividad
10 enero 2022 14:00 - 18:00 Felipe Andrés Medina Marín Conocer y usar R, RStudio y R Markdown Virtual sincrónica Clase
11 enero 2022 14:00 - 18:00 Sandra Andrea Flores Alvarado
Mauricio Fuentes Alburquenque
Generar gráficos, resúmenes y reportes estadísticos Virtual sincrónica Clase
12 enero 2022 14:00 - 18:00 Sandra Andrea Flores Alvarado Administración de datos Virtual sincrónica Clase
13 enero 2022 14:00 - 18:00 María Andrea Canals Cifuentes Realizar análisis básicos de inferencia Virtual sincrónica Clase
14 enero 2022 14:00 - 18:00 Rodrigo Villegas Ríos Realizar cálculos estadísticos básicos Virtual sincrónica Clase

Bibliografía

Tipo lectura Tipo contenido Referencia Archivos
Básica/Obligatoria Libro Dalgaard, P. (2008) Introductory Statistics with R, Second Edition, Statistics and Computing, Springer, DOI: 10.1007/978-0-387-79054-1
Recomendada/Complementaria Libro Kabacoff, R. (2015) R in Action: Data Analysis and Graphics with R, Segunda Edición, Manning Publications, ISBN: 978-161-729-138-8
Recomendada/Complementaria Libro Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist (1st ed. 2017.). Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-2671-1

Recursos de Plataforma

  • Utilización de Plataforma
  • Foros
  • Chat
  • Recepción de Trabajos
  • Grabación Previa
  • Prueba Online
  • Salón Virtual BBB - UTIE (clases sincrónicas)
  • Zoom (clases sincrónicas)

Tutores/Dinamizadores

  • Alex Benavides Soto
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