Análisis de datos con R nivel intermedio

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Información General

Programa XXIV Escuela Internacional de Verano 2023
Año 2023
Semestre Primero
Nombre Análisis de datos con R nivel intermedio
Nombre Convenio Marco
Equipo coordinador Encargado: Sandra Flores Alvarado
Coordinador: Felipe Medina Marín
Administrativo: Patricio Molina Rodríguez

Equipo docente
  • Sandra Flores Alvarado
  • Felipe Medina Marín
  • María Canals Cifuentes
  • Rodrigo Villegas Ríos
Ayudantes Alumnos
  • María Fernanda Vallejos López
Unidad académica Programa de Bioestadística
Versión 1
Modalidad Híbrida (presencial/on line)
Tipo de Curso Postgrado
Créditos 30 0
Horas del Programa Horas directas (sincrónicas y asincrónicas): 20
Horas indirectas: 10
Días y Horarios Lunes a viernes 14:00 a 18:00 horas
Lugar
Cupo alumnos mínimo 5
Cupo alumnos máximo 21
Competencias y Habilidades
necesarias para la Asignatura (Pre-requisitos)

Conocimientos básicos de estadística y manejo a nivel de usuario de un sistema computacional PC/MAC con conectividad a Internet. 
Manejo básico de software R y RStudio (creación de un script o Rmd, uso de librerías y funciones para generar resúmenes de datos y gráficos básicos).

Arancel $140.000
Duración (semanas) 1
Fecha Inicio 16/01/2023
Fecha Término 20/01/2023

Características del Curso

Área Temática

Análisis de datos

Fundamentos

Hoy en día la gestión y el análisis de datos se realiza de manera digital por medio de un software especializado para ello. Ante esta necesidad, el lenguaje y entorno de programación R aparece como una buena alternativa de software libre para la administración y el análisis de datos, así como también para la investigación de las propiedades de metodologías estadísticas. A través de sus características como software libre y de la comunidad de usuarios que trabajan en el lenguaje de programación, es posible para el usuario el programar sus propias funciones y flujos de trabajo, como también utilizar librerías creadas por otros usuarios que permiten acceder a novedosas formas de análisis y visualización.

Objetivo General

Facilitar al estudiante la profundización de sus conocimientos del lenguaje y entorno de programación R y de su interfaz gráfica RStudio como herramienta computacional de gestión y análisis estadístico de datos.

Objetivos Específicos

  • Generar flujos de trabajo que permitan la automatización de tareas
  • Generar visualizaciones avanzadas de datos
  • Programar funciones personalizadas para el análisis de datos
  • Realizar inferencia estadística a través de modelos lineales

Contenidos/Temas

Visualización de datos a través de mapas y series temporales, programación de funciones y control de flujo, modelos lineales en R.

Destinatarios

Estudiantes, profesores y profesionales del ámbito de las ciencias de la salud, biológicas o sociales con interés en profundizar sus conocimientos del software R para realizar la gestión y el análisis de sus datos.

Metodología

Clases expositivas teórica en modalidad híbrida (presencial con transmisión virtual).
Realización de ejercicios prácticos con apoyo de material didáctico y asistencia docente.
Realización de ejemplos prácticos para su desarrollo en horas fuera de clases.
Material audiovisual y/o escrito de apoyo al aprendizaje.

Cada sesión contará con una sesión demostrativa y un taller guiado, ambos en modalidad híbrida (presencial y con trasmisión remota), de 14:00 a 18:00 hrs. Además, las y los estudiantes tendrán acceso a cápsulas complementarias para ver en modalidad asincrónica.

Formas de Evaluación

  • Este curso es evaluado
  • Otra forma de evaluación: Evaluación individual a través de la plataforma educativa

Calendario

Sesión Fecha Hora Docentes Contenidos Modalidad Actividad
16 enero 2023 14:00 - 18:00 Sandra Andrea Flores Alvarado Visualización de datos: mapas Híbridas (presencial y transmisión virtual) Taller o ejercicio individual
17 enero 2023 14:00 - 18:00 Felipe Andrés Medina Marín Programación de bucles y funciones Híbridas (presencial y transmisión virtual) Taller o ejercicio individual
18 enero 2023 14:00 - 18:00 Rodrigo Villegas Ríos Funciones apply Híbridas (presencial y transmisión virtual) Taller o ejercicio individual
19 enero 2023 14:00 - 18:00 María Andrea Canals Cifuentes Inferencia (hipótesis y regresiones) Híbridas (presencial y transmisión virtual) Taller o ejercicio individual
20 enero 2023 14:00 - 18:00 Sandra Andrea Flores Alvarado Series de tiempo Híbridas (presencial y transmisión virtual) Taller o ejercicio individual

Bibliografía

Tipo lectura Tipo contenido Referencia Archivos
Básica/Obligatoria Libro Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist (1st ed. 2017.). Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-2671-1

Recursos de Plataforma

  • Utilización de Plataforma
  • Foros
  • Chat
  • Recepción de Trabajos
  • Prueba Online
  • Zoom (clases sincrónicas)

Tutores/Dinamizadores

  • David Iluffi Allendes
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