Análisis de datos con R
VolverInformación General
Programa | XXIII Escuela Internacional de Verano 2022 |
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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 |
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Ayudantes Alumnos |
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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
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 |
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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 |
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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
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