Detalle

Hoy en día, el conocimiento de la computación estadística es una de las habilidades más valiosas que necesitan los investigadores, tanto en el campo teórico como en el aplicado. En los últimos años, R se ha convertido en el herramienta líder para la computación estadística y hay muchas razones para ello. Entre los demás, R es gratuito y tiene una de las comunidades contribuyentes más grandes con miles de personas mantenidas.
Como resultado, los investigadores tienen fácil acceso a las herramientas y técnicas estadísticas más avanzadas. Este curso introducirá a los estudiantes a R, con el objetivo de hacerlos competentes en tareas computacionales cotidianas y en el análisis estadístico de conjuntos de datos de cualquier tipo.

El enfoque de este curso es “aprender haciendo”. Por lo tanto, se alienta a los estudiantes a que apliquen las herramientas aprendidas en el curso a sus propios proyectos de investigación y/o conjuntos de datos que correspondan a sus necesidades.
Durante las sesiones de trabajo en grupo se brindará orientación en la correcta aplicación de estas herramientas.

El curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes conocimientos sobre los siguientes temas:

1. Introducción a R y RStudio;
2. Estructuras de datos: vectores, matrices, listas y marcos de datos;
3. Cómputo general: números, palabras y lógicas; valores faltantes (NA); Vectores y matrices; Operación algebraica; Operaciones con matrices; bucles iterativos;
4. Uso de funciones: bibliotecas R; paquetes; construir sus propias funciones;
5. Datos reales - manipulación: importación de conjuntos de datos; fusionar diferentes fuentes de datos; transformación de datos; exportar conjuntos de datos;
6. Datos reales – análisis: principales herramientas gráficas; estadísticas descriptivas; introducción a la inferencia estadística; regresión lineal;
7. Computación paralela y simulaciones;
8. Datos reales – análisis (avanzado): modelos de series temporales y pronósticos; agrupamiento; solicitudes de estudiantes.