Introducción a R

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.

Módulo 1: Introducción

• Importancia de R

Tema 1: Breve descripción de R

• Instalación de R y RStudio

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