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Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

Universidad Nacional Autónoma de México via Coursera

2 Reviews 46 students interested
  • Provider Coursera
  • Cost Free Online Course (Audit)
  • Session In progress
  • Language Spanish
  • Certificate Paid Certificate Available
  • Start Date
  • Duration 4 weeks long
  • Learn more about MOOCs

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Overview

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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.

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.

Introducción al Lenguaje
-En esta primera semana, tendrás tus primeros pasos en el lenguaje, entenderás que son los objetos, las clases, los tipos de datos y podrás leer y escribir datos a distintas fuentes y tipos de archivos.

Utilización del Lenguaje
-En esta semana, aprenderás a utilizar las estructuras de control para agilizar tareas repetitivas, a crear funciones para llevar a cabo tareas específicas o complejas, las reglas de alcance, el manejo de las fechas y variables de fechas, la importancia de utilizar operaciones vectorizadas para hacer tu código más rápido, por qué es importante escribir código con un buen estilo.

Acercamiento al Sistema de Gráficos de R
-En esta semana primero conocerás una familia de funciones vectorizadas, las cuales te permitirán efectuar operaciones con muy pocas líneas de código, después conocerás el sistema de gráficos y las funciones que permiten realizar modificaciones en él.

Expresiones Regulares, Graficación con ggplot2 y Simulación
-Ensta última semana aprenderás sobre expresiones regulares y cómo utilizarlas con R, graficarás con el paquete de gráficos ggplot2, entenderás cómo encontrar errores y arreglarlos y llevarás a cabo simulación.

Taught by

Carlos Natarén

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Reviews for Coursera's Introducción a Data Science: Programación Estadística con R
4.0 Based on 2 reviews

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  • 1
Jesus G
5.0 2 years ago
Jesus completed this course, spending 25 hours a week on it and found the course difficulty to be medium.
El mejor curso en español para introducirse en al aprendizaje de R desde una perspectiva de conocer la tecnología, para así después aprovechar mejor cursos aplicados.
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Anonymous
3.0 a year ago
Anonymous completed this course.
El curso ha sido interesante. Me ha gustado especialmente el modo sencillo y didáctico de explicar todos los conceptos en los vídeos. Se ha hecho un repaso introductorio al uso de funciones, que era mi principal objetivo, aunque creo que debería haberse profundizado más. Creo que sería necesario mejorar las lecciones en swirl(), porque son demasiado lineales: en casi todos los ejercicios te indica qué código introducir para completar cada cuestión. Debería dejar que el alumno buscase la solución empleando la documentación o los foros. En general es un buen curso introductorio que toca muchos aspectos de R (graficos, funciones, fórmulas matemáticas, debugging...), pero no esperes terminarlo sabiendo programar en R o escribir funciones.
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  • 1

Class Central

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