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Temario del curso
Visión general básica de R y R Studio
- Descripción general de R
- Entorno de R Studio para Windows
- Ventana del editor de scripts
- Entorno de datos
- Consola
- Gráficos/Ayuda/Paquetes
Trabajo con datos
- Introducción a vectores y matrices (data.frame)
- Diferentes tipos de variables
- Números, enteros, factores, etc.
- Cambio de tipos de variables
- Importación de datos mediante funciones del menú de R Studio
- Eliminación de variables con el comando ls()
- Creación de variables en el prompt de la consola: individuales, vectores, data frames
- Nombrado de vectores y matrices
- Comandos head y tail
- Introducción a dim, length y class
- Importación desde la línea de comandos (lectura de archivos .csv y .txt delimitados por tabuladores)
- Adjuntar y desvincular datos (ventajas frente al uso de data.frame$)
- Fusión de datos mediante cbind y rbind
Análisis exploratorio de datos
- Resumen de datos
- Comando summary aplicado tanto a vectores como a data frames
- Subconjuntos de datos usando corchetes
- Resumen y creación de nuevas variables
- Comandos table y summary
- Comandos para estadísticos descriptivos
- Media
- Mediana
- Desviación estándar
- Varianza
- Cuenta y frecuencias
- Mínimo y máximo
- Cuartiles
- Percentiles
- Correlación
Exportación de datos
- Escribir tabla .txt
- Escribir a un archivo .csv
Entorno de trabajo de R
- Concepto de directorios de trabajo y proyectos (guiado por menú y mediante código – setwd())
Introducción a los scripts de R
- Creación de scripts de R
- Guardado de scripts
- Imágenes del espacio de trabajo
Conceptos de paquetes
- Instalación de paquetes
- Carga de paquetes en memoria
Gráficos de datos (usando el comando de gráficos predeterminado de R y el paquete ggplot2)
- Gráficos de barras e histogramas
- Diagramas de caja
- Gráficos de líneas / series de tiempo
- Diagramas de dispersión
- Diagramas de tallo y hoja
- Mosaicos
- Modificación de gráficos
- Títulos
- Leyendas
- Ejes
- Área del gráfico
- Exportación de un gráfico a una aplicación de terceros
Requerimientos
- No se requiere experiencia previa con R.
- Es útil, pero no obligatorio, tener conocimientos básicos de programación o conceptos de análisis de datos.
Público objetivo
- Analistas de datos y estadísticos que comienzan con R.
- Investigadores y académicos que exploran la manipulación y visualización de datos.
- Profesionales que se están transicionando a roles de ciencia de datos.
7 Horas
Testimonios (4)
Me siento más confiado con la programación ahora. Nunca lo había hecho antes, pero ahora entiendo que no es ciencia de cohetes y puedo hacerlo cuando sea necesario.
Anna - Birmingham City University
Curso - Foundation R
Traducción Automática
Conocimientos previos y 'procedencia' del formador.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Curso - Foundation R
Traducción Automática
El formador estaba muy preocupado por la comprensión individual.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Curso - Foundation R
Traducción Automática
Realmente disfruté los ejercicios realizados a mano.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Curso - Foundation R
Traducción Automática
