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César Iván Cobos May and Víctor Cruz Morales

La ciencia de datos es un área que hoy ofrece herramientas analíticas muy poderosas a las organizaciones; aquellas que han incorporado estas prácticas rápidamente han podido obtener ventajas competitivas y tomar mejores decisiones con la información que obtienen. Ante las características actuales de sociedades generadoras de millones de datos, dominar adecuadamente el análisis de datos es una necesidad para cualquier organización.

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La ciencia de datos es un área que hoy ofrece herramientas analíticas muy poderosas a las organizaciones; aquellas que han incorporado estas prácticas rápidamente han podido obtener ventajas competitivas y tomar mejores decisiones con la información que obtienen. Ante las características actuales de sociedades generadoras de millones de datos, dominar adecuadamente el análisis de datos es una necesidad para cualquier organización.

Este curso brinda una introducción al lenguaje R para el análisis de datos con un enfoque práctico desde el inicio. Los ejemplos y actividades son fácilmente relacionables a las tareas que un analista realiza de forma regular, tales como manipular datos y presentar gráficas o resúmenes.

Al finalizar este curso podrás aplicar en tu organización o de manera personal las herramientas brindadas en él y al mismo tiempo, estarás preparado para cursos más avanzados de R.

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What's inside

Learning objectives

  • Creación de un ambiente de trabajo para r con r studio
  • Clasificación y manipulación de datos desde una visión de ciencia de datos
  • Realizar gráficas de manera muy versátil y sencilla
  • Programación básica en el lenguaje r

Syllabus

Módulo 1: Introducción
Importancia de R
Tema 1: Breve descripción de R
Instalación de R y RStudio
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Tema 2: Descarga e instalación de R
Tema 3: Descarga e instalación de RStudio
Tema 4: Introducción a RStudio y RStudio Cloud
Módulo 2: Creación de marcos de datos
Tipos de datos en R
Tema 5: Datos numéricos y caracteres
Vectores
Tema 6: Función c()
Tema 7: Indexación de vectores
Matrices
Tema 8: Funciones cbind() y rbind()
Tema 9: Indexación de matrices
Marcos de datos
Tema 10: Funciones data.frame() y write.csv()
Tema 11: Cómo acceder a un subespacio de los datos
Importación de bases de datos
Tema 12: Funciones load() y read.csv()
Tema 13: Función summary()
Módulo 3: Visualización de los datos
Paquete ggplot2
Tema 14: Instalación y carga ggplot2
Gráficas de dispersión
Tema 15: Capas de un gráfico (datos, estética y objetos geométricos)
Tema 16: Datos y estética (ggplot() y aes())
Tema 17: Objetos geométricos (geom_point() y geom_line())
Gráficas de barra y pastel
Tema 18: Funciones geom_bar() y coord_polar()
Histogramas
Tema 19: Función geom_histogram()
Módulo 4: Programación en R
Condicionales
Topic 20: Comandos if y else
Ciclos
Tema 21: Comandos for y while
Tema 22: Comandos break y next
Funciones
Tema 23: Desarrollar funciones en R
Tema 24: Aplicar funciones en R

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Introduce a un lenguaje con alta demanda laboral
Orientado a la manipulación y presentación de datos
Brinda herramientas prácticas para el análisis de datos
Requiere conocimientos previos en estadística y programación
El lenguaje R puede tener una curva de aprendizaje para principiantes
No cubre técnicas avanzadas de análisis de datos

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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 R with these activities:
Revisión de conceptos estadísticos
Refresca tus conocimientos en estadística para mejorar tu comprensión del análisis de datos en R.
Show steps
  • Revisa los conceptos de estadística descriptiva, como medidas de tendencia central y dispersión
  • Refuerza tu comprensión de la inferencia estadística, incluidas la estimación y las pruebas de hipótesis
Tutorial de introducción a R
Impulsa tu comprensión de los conceptos fundamentales de R y su entorno mediante tutoriales guiados.
Browse courses on R
Show steps
  • Explora el sitio web oficial de R para obtener una descripción general
  • Sigue un tutorial en línea sobre la instalación y configuración de R y RStudio
  • Experimenta con los ejemplos de código proporcionados en el tutorial
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Career center

Learners who complete Introducción a R will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Analista de Datos
Los Analistas de Datos utilizan el análisis estadístico y el modelado predictivo para extraer información de los datos, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones informadas. Este curso de 'Introducción a R' proporciona una base sólida en R, un lenguaje de programación ampliamente utilizado para el análisis de datos. Al completar este curso, los aspirantes a Analistas de Datos pueden desarrollar habilidades prácticas en manipulación de datos, visualización de datos y programación en R, lo que les permite realizar análisis de datos eficaces y contribuir al éxito de sus organizaciones.
Científico de datos
Los Científicos de Datos utilizan métodos científicos, procesos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para extraer conocimientos de los datos y resolver problemas complejos. El curso de 'Introducción a R' es una excelente manera para que los aspirantes a Científicos de Datos adquieran habilidades fundamentales en R, un lenguaje esencial para el análisis y la ciencia de datos. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar modelos predictivos, procesar grandes conjuntos de datos y obtener información valiosa, lo que les permite desempeñarse eficazmente como Científicos de Datos.
Estadístico
Los Estadísticos recopilan, analizan, interpretan y presentan datos cuantitativos. Este curso de 'Introducción a R' es muy beneficioso para los aspirantes a Estadísticos, ya que R es ampliamente utilizado para el análisis estadístico. Al dominar R, los estudiantes pueden realizar pruebas estadísticas, crear visualizaciones de datos y extraer conclusiones significativas a partir de conjuntos de datos. Este curso les proporciona una ventaja competitiva en el campo de la estadística, donde la competencia en R es cada vez más esencial.
Investigador de Operaciones
Los Investigadores de Operaciones utilizan técnicas analíticas y modelos matemáticos para resolver problemas complejos en diversas industrias. El curso de 'Introducción a R' puede ser valioso para los aspirantes a Investigadores de Operaciones, ya que R es ampliamente utilizado para el modelado y la optimización. Al aprender a utilizar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en simulación, programación y análisis de datos, lo que les permite contribuir eficazmente a proyectos de investigación de operaciones.
Matemático
Los Matemáticos utilizan principios y técnicas matemáticas para resolver problemas en diversos campos. Este curso de 'Introducción a R' puede ser beneficioso para los aspirantes a Matemáticos que se especializan en análisis de datos o ciencia de datos. Al dominar R, los estudiantes pueden ampliar sus habilidades analíticas, realizar simulaciones y visualizar datos de forma eficaz, lo que les permite explorar y resolver problemas matemáticos complejos.
Analista Cuantitativo
Los Analistas Cuantitativos utilizan técnicas matemáticas y estadísticas para analizar datos financieros y desarrollar modelos de inversión. El curso de 'Introducción a R' es relevante para los aspirantes a Analistas Cuantitativos, ya que R es ampliamente utilizado en el campo de las finanzas. Al aprender R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en análisis de series temporales, modelado financiero y visualización de datos, lo que les permite realizar análisis cuantitativos eficaces y tomar decisiones de inversión informadas.
Economista
Los Economistas analizan y pronostican tendencias económicas utilizando datos y modelos. El curso de 'Introducción a R' puede ser útil para los aspirantes a Economistas, ya que R es cada vez más utilizado para el análisis económico. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en econometría, análisis de datos y visualización de datos, lo que les permite realizar investigaciones económicas y desarrollar políticas basadas en evidencia.
Actuario
Los Actuarios utilizan principios matemáticos y estadísticos para evaluar y gestionar el riesgo. Este curso de 'Introducción a R' puede ser beneficioso para los aspirantes a Actuarios, ya que R es utilizado para el modelado de riesgos y el análisis de datos en el campo de los seguros. Al aprender a utilizar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en el manejo de datos, el modelado estadístico y la simulación, lo que les permite cuantificar y gestionar el riesgo de manera efectiva.
Ingeniero de datos
Los Ingenieros de Datos diseñan, construyen y mantienen sistemas para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. El curso de 'Introducción a R' puede ser útil para los aspirantes a Ingenieros de Datos, ya que R es ampliamente utilizado para el análisis y la manipulación de datos. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en la gestión de bases de datos, el procesamiento de datos y la visualización de datos, lo que les permite diseñar y administrar sistemas de datos robustos y eficientes.
Analista de negocios
Los Analistas de Negocios utilizan técnicas analíticas para comprender las necesidades del negocio y desarrollar soluciones. Este curso de 'Introducción a R' puede ser beneficioso para los aspirantes a Analistas de Negocios, ya que R es cada vez más utilizado para el análisis de datos y la visualización de datos en el ámbito empresarial. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en el manejo de datos, el análisis estadístico y la presentación de datos, lo que les permite identificar oportunidades de negocio y desarrollar estrategias basadas en datos.
Especialista en Aprendizaje Automático
Los Especialistas en Aprendizaje Automático utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para desarrollar sistemas que aprenden de los datos. El curso de 'Introducción a R' puede ser un buen punto de partida para los aspirantes a Especialistas en Aprendizaje Automático, ya que R es ampliamente utilizado para el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación de resultados, lo que les permite construir y desplegar sistemas de aprendizaje automático efectivos.
Desarrollador de software
Los Desarrolladores de Software diseñan, desarrollan y mantienen aplicaciones de software. El curso de 'Introducción a R' puede ser útil para los aspirantes a Desarrolladores de Software que buscan ampliar sus habilidades en el análisis y la visualización de datos. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en el manejo de datos, el análisis estadístico y la interfaz gráfica de usuario, lo que les permite incorporar funciones analíticas y visualizaciones de datos en sus aplicaciones de software.
Consultor de gestión
Los Consultores de Gestión ayudan a las organizaciones a mejorar su rendimiento utilizando técnicas analíticas y de resolución de problemas. Este curso de 'Introducción a R' puede ser beneficioso para los aspirantes a Consultores de Gestión, ya que R es cada vez más utilizado para el análisis de datos y la presentación de datos en el ámbito de la consultoría. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en el manejo de datos, el análisis estadístico y la comunicación visual, lo que les permite analizar problemas comerciales y desarrollar soluciones basadas en datos.
Profesor
Los Profesores imparten conocimientos y habilidades a los estudiantes en diversos niveles educativos. Este curso de 'Introducción a R' puede ser útil para los aspirantes a Profesores que buscan incorporar el análisis de datos y la visualización de datos en su enseñanza. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en el manejo de datos, el análisis estadístico y la presentación de datos, lo que les permite hacer que los conceptos complejos sean accesibles y atractivos para sus alumnos.
Investigador
Los Investigadores realizan investigaciones originales y contribuyen al avance del conocimiento en diversos campos. Este curso de 'Introducción a R' puede ser beneficioso para los aspirantes a Investigadores que buscan utilizar el análisis de datos y la visualización de datos en sus proyectos de investigación. Al dominar R, los estudiantes pueden desarrollar habilidades en el manejo de datos, el análisis estadístico y la presentación de datos, lo que les permite analizar datos complejos, extraer conclusiones significativas y comunicar sus hallazgos de manera efectiva.

Reading list

We've selected eight books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Introducción a R.
Este libro es una guía práctica para el análisis de datos utilizando R. Cubre una amplia gama de temas, desde la manipulación de datos hasta el modelado estadístico y la visualización.
Este libro es un completo manual de referencia para el lenguaje de programación R. Cubre todos los aspectos del lenguaje, desde los fundamentos hasta las técnicas avanzadas.
Este libro es una guía práctica para crear gráficos utilizando el paquete ggplot2 de R. Cubre una amplia gama de tipos de gráficos, desde gráficos básicos hasta gráficos avanzados.
Este libro es una guía práctica para escribir código R eficiente y elegante. Cubre temas como el manejo de datos, la programación funcional y el desarrollo web.
Este libro es una guía para crear documentos R Markdown. Cubre temas como la sintaxis de R Markdown, la creación de gráficos y la publicación de documentos.
Este libro es una introducción al análisis de datos bioinformáticos utilizando R. Cubre temas como el manejo de datos de secuencias, el análisis estadístico y la visualización.
Este libro es una introducción al aprendizaje automático utilizando R. Cubre una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, desde el aprendizaje supervisado hasta el aprendizaje no supervisado.
Este libro es una guía práctica para utilizar R para una amplia gama de tareas, desde el manejo de datos hasta el análisis estadístico y la visualización.

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