R PARA LA INVESTIGACIÓN

R PARA LA INVESTIGACIÓN

$50 + IVA (miembros)
$80 + IVA (no miembros)
  • Duración: Flexible
 Fechas: del 23 de mayo al 22 de agosto de 2022

Modalidad: Mooc
Duración: 40 Horas
 
Resumen:
MOOC R para la investigación, ofrece las bases mínimas necesarias para el manejo de las estructuras de datos, el acceso a la data y el uso de gráficas para reportar resultados de investigación.
 
Descripción:
R es un lenguaje de programación estadístico muy utilizado a nivel de investigación. Ofrece instalaciones para Windows, Mac y Linux. Es muy fácil de aprender por la facilidad de ejecución de las instrucciones, ofrece diversidad de paquetes que permiten la generación de gráficas o funciones con objetivos particulares. Es un software OPENSOURCE el cual es revisado y mejorado constantemente. Todo esto hace a R un lenguaje de fácil uso y aprendizaje.
 
En internet es posible encontrar diferentes repositorios o sitios web e incluso cursos que ofrecen información, capacitación, y detalles de cómo usar estas funcionalidades, existiendo por ejemplo cursos que solo ofrecen la parte de programación, otros ofrecen la parte de gráficos, y otros algunos gráficos para reportar resultados de investigación. Es por esta razón que este curso MOOC R para la Investigación ha integrado los tres componentes en uno solo.
 
Este curso ofrece un componente de introducción, estructuras de datos, fórmulas y operadores; además muestra la manipulación, visualización y análisis de datos usando distintos tipos de paquetes, funciones y gráficas.
 
Adicionalmente este MOOC permite que el participante a medida que va aprendiendo practique dentro de la interfaz del LMS con datos reales, sin necesidad de salir de la plataforma.
 
Requisitos Previos:
▪ Comprender la instalación de R y R studio, sus herramientas asociadas y varios paquetes de instalación.
▪ Identificar funciones aritméticas, tipos de datos y tipos de objetos en R.
▪ Comprender conceptos de estadística descriptiva e inferencial.
▪ Crear gráficos de R que presenten medidas de tendencia central.
▪ Aplicar análisis paramétrico y no paramétrico usando R.
▪ Crear gráficas planas animadas e interactivas en R.
 
Módulo 1: "Introducción a R para la investigación"
En este módulo se introducen los conceptos y características principales de R y RStudio. Se partirá desde lo más básico como la instalación de ambos softwares, así como una visión completa del entorno de trabajo, herramientas y paquetes importantes para el desarrollo de proyectos de investigación. Además, se mostrará los tipos de gráficas recomendables de acuerdo a los datos empleados.
 
Módulo 2: "Estructura de datos en R"
En este módulo se manipulan grandes cantidades de información y se examinan aquellas funciones aritméticas que facilitan el análisis y visualización de los datos. Además, identificaremos los tipos de datos y objetos para el planteamiento y desarrollo de un proyecto. Finalmente aprenderás cómo importar y exportar bases de datos en RStudio.
 
Módulo 3: "Estadística descriptiva e inferencial"
En este módulo se hace una revisión general de la estadística descriptiva y el respectivo proceso para su aplicación. Se aprenderá a crear gráficos en RStudio utilizados para representar medidas de frecuencia, tendencia y variabilidad. Finalmente, se conocerán las herramientas utilizadas para el análisis inferencial.
 
Módulo 4: "Análisis paramétrico y no paramétrico"
En este módulo se aprende a crear gráficos en RStudio para el análisis paramétrico como correlación y regresión lineal. Además, se conocerán las herramientas para el análisis no paramétrico.
 
Módulo 5: "Conociendo nuevos gráficos"
En este módulo se analizan los gráficos de tipo comparación y composición. Además, aprenderás a transformar tus gráficas planas en gráficas animadas e interactivas. Finalmente, podrás exportar los diferentes tipos de gráficos en R para el análisis de datos.
 

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