Curso de Introducción al Data Science con R, RStudio, RMarkdown y tidyverse
Máxima FormaciónCurso online
390 €
IVA exento
Duración : 6 Semanas
El Curso de Introducción a R Software está diseñado para quienes desean iniciarse en el análisis de datos y la ciencia de datos. R es una herramienta muy potente y versátil que se utiliza para importar, organizar, analizar y visualizar datos, así como para elaborar informes reproducibles de forma profesional.
Entre sus ventajas destacan su amplia comunidad de usuarios, la gran cantidad de paquetes especializados, su capacidad para generar gráficos de alta calidad y la posibilidad de integrar fácilmente procesos de análisis completos en un solo entorno.
Este curso está pensado para que el alumno aprenda, paso a paso, a manejar R, RStudio, RMarkdown y tidyverse, con el objetivo de poder preparar y comunicar datos de manera clara y eficiente. No requiere conocimientos previos, por lo que resulta ideal tanto para profesionales y estudiantes que comienzan en el mundo del data science, como para investigadores que necesiten una herramienta flexible y gratuita para el tratamiento estadístico y la visualización de datos.
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
Iniciarse en el uso de R y RStudio Conocer el entorno de trabajo, aprender a instalarlo, configurar proyectos y manejar los objetos básicos de R. Adquirir competencias en ciencia de datos Desarrollar habilidades para importar, preparar, explorar y analizar datos de forma práctica. Comunicar resultados de manera profesional Utilizar RMarkdown para generar informes dinámicos y reproducibles que integren código, texto y visualizaciones. Dominar la manipulación de datos Aplicar el ecosistema tidyverse (dplyr, tidyr, caret, etc.) para transformar, organizar y limpiar conjuntos de datos. Visualizar información con eficacia Crear gráficos de alta calidad utilizando ggplot2, facilitando la interpretación y la toma de decisiones basadas en datos. Desarrollar autonomía en el análisis Proporcionar las bases necesarias para que el alumno pueda continuar de manera independiente en el aprendizaje de R y profundizar en análisis estadísticos más avanzados.
A quién va dirigido
Profesionales de distintas áreas Personas que trabajan con datos en su día a día (consultores, analistas, técnicos de empresas o administraciones) y necesitan una herramienta potente y gratuita para analizarlos y comunicarlos. Investigadores y académicos Quienes buscan una alternativa sólida a software estadístico de pago (como SPSS, SAS o Stata), con la ventaja de contar con una amplia comunidad y paquetes especializados en investigación científica. Estudiantes y opositores Estudiantes universitarios de grados y posgrados en áreas como estadística, economía, ciencias sociales, salud, educación, entre otros. También resulta útil para opositores que deban manejar datos en pruebas prácticas o en su futuro desempeño. Personas interesadas en iniciarse en la ciencia de datos Aquellos que desean dar sus primeros pasos en el data science y adquirir competencias básicas en análisis, visualización y comunicación de datos.
Requisitos
No es necesario tener experiencia previa en R, RStudio, RMarkdown o tidyverse
Temario completo de este curso
TEMA 1. INTRODUCCIÓN A R Y RSTUDIO
• ¿Qué es R, RStudio y sus «paquetes»?
• ¿Cómo se instalan R/RStudio? (y RMarkdown).
• Tour rápido por R/Rstudio.
• Conceptos básicos de R: rápido y fácil.
• ¿Cómo obtener ayuda?
• Cargar / Importar / Exportar datos.
TEMA 2. COMUNICAR CON RMARKDOWN Y GITHUB
• RMarkdown y la investigación reproducible.
• Crea tu primer documento Rmarkdown.
• Exporta a html, presentación y tablero de mando.
• Personaliza (YAML) y automatiza (params).
• Introducción a Git y GitHub.
• Crea un informe sobre el COVID-19 en España.
TEMA 3. EXPLORAR y VISUALIZAR (ggplot2)
• Estrategias para explorar y encontrar patrones en los datos.
• Cómo usar distintos tipos de gráficos para explorar los datos.
• Qué es la gramática de los gráficos.
• Crear gráficos de dispersión, histogramas, gráficos de barra, de cajas y de líneas.
• Guardar/exportar tus gráficos.
• Personalizar tus gráficos.
• Identificar datos atípicos (outliers).
TEMA 4. PREPARAR los datos. TRANSFORMAR con dplyr.
• Utilizar el conjunto de paquetes tidyverse, en particular dplyr.
• Transformar los datos.
• Seleccionar observaciones y variables.
• Ordenar y agrupar.
• Crear nuevas variables.
TEMA 5. PREPARAR los datos. UNIR y ORDENAR con tidyr.
• Combinar múltiples bases de datos.
• Unir o dividir columnas del conjunto de datos.
• Cambiar de formato los datos, de largo a ancho y viceversa.
980 € 315 €
1.520 € 380 €
1.920 € 480 €
1.520 € 890 €
189 €