Temario del curso
Día 1
Introducción y preliminares
- Hacer R más amigable: R y las interfaces gráficas disponibles
- RStudio
- Software relacionado y documentación
- R y estadística
- Uso interactivo de R
- Sesión introductoria
- Obtener ayuda sobre funciones y características
- Comandos de R, sensibilidad a mayúsculas y minúsculas, etc.
- Recuperación y corrección de comandos anteriores
- Ejecución de comandos desde un archivo o redirección de la salida a un archivo
- Permanencia de los datos y eliminación de objetos
Manipulaciones simples: números y vectores
- Vectores y asignación
- Aritmética vectorial
- Generación de secuencias regulares
- Vectores lógicos
- Valores faltantes
- Vectores de caracteres
- Vectores de índice: selección y modificación de subconjuntos de un conjunto de datos
- Otros tipos de objetos
Objetos, sus modos y atributos
- Atributos intrínsecos: modo y longitud
- Cambiar la longitud de un objeto
- Obtener y establecer atributos
- La clase de un objeto
Factores ordenados y no ordenados
- Un ejemplo específico
- La función tapply() y arreglos irregulares
- Factores ordenados
Arreglos y matrices
- Arreglos
- Indexación de arreglos. Subsecciones de un arreglo
- Matrices de índice
- La función array()
- Aritmética mixta de vectores y arreglos. La regla de reciclaje
- Producto externo de dos arreglos
- Transpuesta generalizada de un arreglo
- Facilidades de matriz
- Multiplicación de matrices
- Ecuaciones lineales e inversión
- Valores y vectores propios
- Descomposición en valores singulares y determinantes
- Ajuste por mínimos cuadrados y descomposición QR
- Formación de matrices particionadas: cbind() y rbind()
- La función de concatenación () con arreglos
- Tablas de frecuencia a partir de factores
Día 2
Listas y data frames
- Listas
- Construcción y modificación de listas
- Concatenación de listas
- Data frames
- Creación de data frames
- attach() y detach()
- Trabajo con data frames
- Adjuntar listas arbitrarias
- Gestión de la ruta de búsqueda
Manipulación de datos
- Selección y subconjuntos de observaciones y variables
- Filtrado y agrupación
- Recodificación y transformaciones
- Agregación y combinación de conjuntos de datos
- Manipulación de cadenas de texto: paquete stringr
Lectura de datos
- Archivos de texto (txt)
- Archivos CSV
- Archivos XLS y XLSX
- Archivos SPSS, SAS, Stata y otros formatos
- Exportación de datos a formatos txt, csv y otros
- Acceso a datos de bases de datos usando el lenguaje SQL
Distribuciones de probabilidad
- R como un conjunto de tablas estadísticas
- Análisis de la distribución de un conjunto de datos
- Pruebas de una y dos muestras
Agrupación, bucles y ejecución condicional
- Expresiones agrupadas
- Sentencias de control
- Ejecución condicional: sentencias if
- Ejecución repetitiva: bucles for, repeat y while
Día 3
Escritura de funciones propias
- Ejemplos simples
- Definición de nuevos operadores binarios
- Argumentos nombrados y valores por defecto
- El argumento '..'
- Asignaciones dentro de funciones
- Ejemplos más avanzados
- Factores de eficiencia en diseños de bloques
- Eliminación de todos los nombres en un arreglo impreso
- Integración numérica recursiva
- Ámbito de visibilidad
- Personalización del entorno
- Clases, funciones genéricas y orientación a objetos
Análisis estadístico en R
- Modelos de regresión lineal
- Funciones genéricas para extraer información del modelo
- Actualización de modelos ajustados
- Modelos lineales generalizados
- Familias
- La función glm()
- Clasificación
- Regresión logística
- Análisis discriminante lineal
- Aprendizaje no supervisado
- Análisis de componentes principales
- Métodos de agrupamiento (k-means, agrupamiento jerárquico, k-medoides)
- Análisis de supervivencia
- Objetos de supervivencia en R
- Estimación de Kaplan-Meier
- Bandas de confianza
- Modelos de riesgos proporcionales de Cox con covariables constantes
- Modelos de riesgos proporcionales de Cox con covariables dependientes del tiempo
Procedimientos gráficos
- Comandos de gráficos de alto nivel
- La función plot()
- Visualización de datos multivariados
- Gráficos de visualización
- Argumentos de funciones de gráficos de alto nivel
- Gráficos básicos de visualización
- Relaciones multivariadas con los paquetes lattice y ggplot
- Uso de parámetros gráficos
- Lista de parámetros gráficos
Informes automatizados e interactivos
- Combinación de la salida de R con texto
Creación de documentos HTML y PDF
Testimonios (7)
Al final de la clase, tuvimos una excelente visión general del lenguaje, se nos proporcionaron herramientas para seguir aprendiendo y se nos dieron sugerencias sobre cómo continuar el aprendizaje. También cubrimos información sobre IA/AP.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Curso - R
Traducción Automática
La formación de introducción al lenguaje de programación R es bastante intensa, pero Tomasz siempre es amable, enérgico y actualizado. Además, está apasionado por R. Recomiendo encarecidamente sus sesiones de R a cualquier persona interesada en este lenguaje.
Luiza Panoschi - Global Knowledge Network Training Ltd
Curso - R
Traducción Automática
Que el instructor dominaba muy bien el tema
Norma Cortes - SERVICIOS CORPORATIVOS SCOTIA SA DE CV
Curso - R
La utilidad de la herramienta
Victor Manuel Ortega Munguia - SERVICIOS CORPORATIVOS SCOTIA SA DE CV
Curso - R
Los conocimientos de Jorge, su experiencia y la forma de poder transmitir ambos. Muchas gracias Jorge.
Ivan Martinez Rivera - SERVICIOS CORPORATIVOS SCOTIA SA DE CV
Curso - R
Los ejercicios de práctica fueron relevantes y muy útiles para reforzar el conocimiento.
Andy Kwan - Environment and Climate Change Canada
Curso - R
Traducción Automática
Ejercicios de seguimiento después de la presentación de diapositivas mantuvieron el compromiso.
Robin White - Environment and Climate Change Canada
Curso - R
Traducción Automática
