Introducción a Data Science: Programación Estadística con R from Coursera

Este curso te proporcionará las bases del lenguaje de programación estadística R, la lengua franca de la estadística, el cual te permitirá escribir programas que lean, manipulen y analicen datos cuantitativos. Te explicaremos la instalación del lenguaje; también verás una introducción a los sistemas base de gráficos y al paquete para graficar ggplot2, para visualizar estos datos. Además también abordarás la utilización de uno de los IDEs más populares entre la comunidad de usuarios de R, llamado RStudio.

Objetivo

Al término del curso:

Utilizarás el lenguaje de programación R con el fin de manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica, a través del procesamiento de datos cuantitativos.

Forma de trabajo

Este curso busca introducirte en el lenguaje de programación estadística R, un lenguaje computacional diseñado para el análisis estadístico de datos. Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales que tienen interés en poder utilizar esta herramienta, para leer, manipular, analizar y graficar datos.

Utilizarás un IDE (Ambiente de Desarrollo Integrado) muy popular para trabajar con el lenguaje R, llamado RStudio, que se ha vuelto el IDE de facto para programar en R.

En cada módulo encontrarás videos que te guiarán en la instalación de las herramientas a utilizar, así como explicaciones de las operaciones básicas y los elementos específicos que ofrecen un manejo más profundo del lenguaje. También hallarás algunas referencias bibliográficas para ahondar en el tema que sea de tu interés.

Para complementar las lecciones, realizarás prácticas con el lenguaje, las cuales tendrán valor para la evaluación.

What's inside

Syllabus

Instalación de Herramientas

Una pequeña introducción a lo que veremos en el curso y la instalación de las herramientas a usar en él, tanto para sistemas operativos Windows, Linux y Mac OS.

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Especializada en estadística, ciencia de datos y análisis cuantitativo, esta materia resulta ideal para estudiantes de esta área

Con una introducción al sistema de gráficos base de R y al paquete de gráficos ggplot2, permite visualizar datos de manera efectiva

Su enfoque en técnicas de manipulación y análisis de datos lo hace relevante para quienes buscan fortalecer sus habilidades en este campo

El uso de RStudio, un IDE popular entre los usuarios de R, facilita el trabajo y la comprensión del lenguaje de programación

Incorpora prácticas y ejercicios para complementar las lecciones teóricas, lo que favorece la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos

Puede requerir conocimientos previos en estadística o programación, lo que podría ser una limitación para algunos estudiantes

Reviews summary

Introducción sólida a r para data science

Según los estudiantes, este curso ofrece una introducción sólida y clara al lenguaje R y al entorno RStudio para el análisis de datos. Los conceptos fundamentales y las operaciones básicas son bien explicados. Muchos destacan el valor de los ejercicios prácticos y las secciones dedicadas a los gráficos (base y ggplot2), encontrándolos útiles para aplicar lo aprendido. Sin embargo, algunos mencionan que la instalación de las herramientas puede presentar desafíos iniciales. Es visto como una excelente base, aunque los estudiantes con intereses más avanzados o que buscan profundizar en temas complejos deberán complementarlo con recursos adicionales o cursos más avanzados.

Excelente inicio, no profundiza en avanzado.

"Es una excelente introducción, pero se queda un poco corto para análisis más complejos."

"Me proporcionó una buena base, pero para temas avanzados necesitaré buscar más."

"Siento que necesito otro curso para profundizar después de este."

"Cubre lo esencial, pero no esperes dominar R completamente con este curso."

Introducción útil a la visualización.

"La parte de gráficos con ggplot2 fue muy útil y bien explicada."

"Entendí bien cómo hacer visualizaciones básicas con R."

"Me pareció muy interesante la introducción a los sistemas de gráficos de R."

Ayudan a aplicar y reforzar el aprendizaje.

"Los ejercicios me ayudaron a poner en práctica todo lo aprendido y consolidar conocimientos."

"Las prácticas son clave para entender y aplicar el código R."

"Disfruté mucho las tareas, son muy relevantes para entender el uso práctico."

"El aprendizaje práctico es muy efectivo gracias a los ejercicios."

Explica bien los fundamentos de R.

"Me gustó mucho cómo explicaron los conceptos básicos de R, muy claro."

"Las explicaciones son fáciles de seguir, perfectas si eres nuevo."

"Realmente me ayudó a entender los fundamentos del lenguaje R."

"Ideal para empezar sin tener conocimientos previos."

Configurar R y RStudio puede ser difícil.

"Tuve algunos problemas instalando RStudio al principio, tuve que buscar ayuda externa."

"Aunque dan una guía, la instalación puede ser un poco complicada para novatos totales."

"Recomiendo seguir la guía de instalación paso a paso, puede ser frustrante de lo contrario."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Introducción a Data Science: Programación Estadística con R with these activities:

Review R Basics

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Refresh your understanding of the basics of the R programming language to prepare for this course.

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Go over the basics of R syntax.
Review the different data types in R.
Practice creating and manipulating data frames.

Create a Resource List

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Create a list of helpful resources related to the course material.

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Collect links to articles, videos, and other resources.
Organize the resources by topic.
Share your list with other students.

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Join a study group to connect with other students and discuss course material.

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Find a few other students who are taking the course.
Meet regularly to discuss the material and work on assignments together.

Ten other activities

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Seguir tutoriales de RStudio

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RStudio es un IDE popular para R. Seguir tutoriales te ayudará a familiarizarte con sus características y funcionalidades.

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Encuentra tutoriales sobre los conceptos básicos de RStudio.
Sigue los tutoriales y completa los ejercicios.

Explora tutoriales sobre R para principiantes

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Seguir tutoriales diseñados específicamente para principiantes de R proporcionará una base sólida para comprender la sintaxis y las funciones básicas del lenguaje.

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Identifica tutoriales en línea o recursos de aprendizaje interactivos para principiantes de R
Sigue los tutoriales paso a paso, practicando los ejemplos y resolviendo ejercicios

Complete the R for Data Science Tutorial

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Follow along with the R for Data Science tutorial to gain a deeper understanding of data manipulation, visualization, and analysis techniques in R.

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Work through the interactive exercises.
Experiment with different data sets.
Apply the techniques you learn to your own projects.

Practicar ejercicios de manipulación de datos con R

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La práctica regular te ayudará a desarrollar fluidez y confianza en la manipulación de datos con R.

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Encuentra un conjunto de datos de ejemplo o crea el tuyo propio.
Realiza operaciones de manipulación de datos, como filtrado, ordenación y agregación.

Explorar el sistema de gráficos de ggplot2

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ggplot2 es una biblioteca de gráficos popular para R. Explorar sus tutoriales te ayudará a crear visualizaciones de datos efectivas.

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Encuentra tutoriales sobre los conceptos básicos de ggplot2.
Sigue los tutoriales y crea algunos gráficos.

Realiza ejercicios de programación en R

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La práctica regular de la programación en R fortalecerá las habilidades y acelerará la comprensión de los conceptos del lenguaje.

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Encuentra conjuntos de datos y problemas de práctica en línea o en libros de texto
Escribe código R para resolver los problemas de práctica y analizar los datos
Depura y mejora el código según sea necesario para obtener resultados precisos

Volunteer with a Data Science Organization

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Volunteer your skills to a data science organization to gain practical experience and contribute to the community.

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Find a data science organization that you are interested in.
Contact the organization and inquire about volunteer opportunities.
Participate in projects and activities to support the organization's mission.

Create a Visualization Dashboard

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Develop a visualization dashboard to showcase your data analysis skills and understanding of R.

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Choose a data set to work with.
Explore the data and identify key insights.
Create visualizations to communicate your findings.
Present your dashboard to others.

Construye un proyecto de análisis de datos con R

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Completar un proyecto de análisis de datos permitirá aplicar las habilidades de R de manera práctica, lo que profundizará la comprensión y fortalecerá la retención.

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Identifica un conjunto de datos y define un problema de análisis
Explora y limpia los datos utilizando las funciones de R
Realiza análisis estadísticos y visualiza los resultados
Interpreta los resultados y genera conclusiones
Documenta el proyecto y comparte los hallazgos

Data Analysis Project

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Work on a data analysis project to apply the skills and knowledge you learn in this course to a real-world problem.

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Define the problem you want to solve.
Collect and clean the data.
Analyze the data and draw conclusions.
Communicate your findings.

Career center

Learners who complete Introducción a Data Science: Programación Estadística con R will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Analyst

The data analyst examines, interprets, and cleans data in order to find insights and make useful recommendations. The Introducción a Data Science course is a great entry-point for those who want to earn this title. It can help you to apply statistical methods and principles to real-world data in a variety of industries, giving you the basic skills necessary for data analysis. This course may also be helpful in learning about the functions, classes, and data types of the R programming language, which is often used for data analysis.

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Data Scientist

The data scientist's foundational skills include those of a data analyst. However, data scientists are particularly skilled at creating predictive models and data visualizations using statistical and machine learning methods. The Introducción a Data Science course may be beneficial for those who wish to enter this field. The course can help you to develop a foundation for using R, an in-demand programming language used for data science.

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Statistician

Statisticians use mathematical and statistical methods to collect, analyze, interpret, and present data. Their roles involve working with data of many kinds and from many different sources. This course can be helpful for a statistician, introducing the R programming language and its family of vectorized functions. R is among the most popular statistical software packages in use today.

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Quantitative Analyst

Quantitative analysts use mathematical and statistical methods to analyze data in finance. Their work supports investment decisions, risk management, and the development of new financial products. This course may be especially helpful for quantitative analysts who wish to become familiar with R, which can be useful when performing financial analysis.

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Market Researcher

Market researchers gather, analyze, and interpret data and trends relating to markets, competitors, and customers. Their analyses can help businesses understand their markets better, make better decisions, and develop new products and services. This course may be useful for those who wish to enter this field, providing them with a foundation for using R, a programming language used for statistical computing and data analysis.

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Economist

Economists study how societies produce, distribute, and consume goods and services. Their work involves collecting, analyzing, and interpreting data in order to understand economic trends and make predictions. Those who want to become economists may find this course helpful, as it provides an introduction to the R programming language, a tool that is often used by economists to analyze data.

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Actuary

Actuaries use mathematical and statistical methods to assess risk and uncertainty. Their work is used to make informed decisions about insurance, pensions, and other financial products. Actuaries typically have the following skills: strong quantitative and analytical skills, a good understanding of mathematics and statistics, and experience using statistical software. This course can be helpful for actuaries through its introduction to statistical programming concepts using the R language.

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Financial Analyst

Financial analysts use their understanding of economics and finance to make recommendations on investments and other financial decisions. Their work involves collecting, analyzing, and interpreting data in order to assess the financial health of companies.

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Business Analyst

Business analysts use data to identify opportunities and solve problems within organizations. Their work involves collecting, analyzing, and interpreting data, usually with the goal of improving efficiency and productivity.

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Operations Research Analyst

Operations research analysts use mathematical and statistical methods to improve the efficiency of operations. Their work involves collecting, analyzing, and interpreting data in order to identify and solve problems within organizations.

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Software Engineer

Software engineers design, develop, and maintain computer software. Their work involves writing and testing code, as well as debugging and maintaining existing software systems.

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Computer Programmer

Computer programmers write and test code, as well as debug and maintain existing software systems.

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Web Developer

Web developers design and develop websites. Their work involves writing and testing code, as well as debugging and maintaining existing websites.

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Database Administrator

Database administrators design, implement, and maintain databases. Their work involves managing data, ensuring data security, and optimizing database performance.

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Data Entry Clerk

Data entry clerks enter data into computer systems. Their work involves typing data into spreadsheets, databases, or other software programs.

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