Curso Introducción a R para Análisis de Datos - Online

Importa datos a R desde distintas fuentes. Manipula y transforma esta información de distintas formas para hacer análisis descriptivos y visualizar campos de interés.
SENCE
Tipo
Curso
Duración
6 a 8 semanas
Precio
$297.000
$207.900
* Descuentos no acumulables
Formas de Pago
  • Tarjeta de crédito chilena: Vía Webpay hasta 3 cuotas precio contado
  • Tarjeta de crédito internacional: Vía Paypal
Información
Admision UAI Online
Admisión cursos con sence (franquicia tributaria) *
* Solicitamos por favor sólo escribir a uno de los dos correos.
SENCE
Nombre Sence
Aplicación De La Herramienta R Para El Análisis Estadístico De Datos
Código Sence
1238032822
Modalidad
E-Learning Asincrónico
Horas Totales
72
Duración
6 a 8 semanas
Horario Referencial
Lunes a Domingo 09:00 hrs. - 18:00 hrs.
Razón social
Universidad Adolfo Ibáñez
Rut
71.543.200-5
Dirección
Av. Presidente Errázuriz 3485, Las Condes
Ritmo
100% asíncrono, inicia cuando quieras, sin horarios, si no alcanzas en la duración puedes solicitar extensión*.

Cada unidad se abre cada 5 días.
*: Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria.
Créditos SCT
3
¿En qué consiste el programa?
Considerando que vivimos en una época donde la cantidad y disponibilidad de datos va en ascenso en prácticamente todos los ámbitos de la sociedad, el poder realizar análisis estadísticos requiere del uso de herramientas especializadas con el fin de poder procesar las grandes cantidades de información que eventualmente puedan encontrarse.

En este curso se pondrán en práctica herramientas de manejo de datos a través del uso del lenguaje de programación R, preparando al alumno para una adecuada aplicación e interpretación de análisis que conduzca a resultados que contribuyan de forma eficiente a las tareas que se quieran realizar.
¿Qué aprenderás?
  1. Unidad 1: Introducción a R y RStudio
    - Objetivo Específico:
    • Conocer las funcionalidades básicas del lenguaje de programación R a través del entorno RStudio
    Videos de contenidos:
    • Descarga de R y RStudio – Introducción al uso de la plataforma RStudio
    • Operaciones básicas (“R como calculadora”)
    • Operaciones con vectores numéricos y de texto
    • Asignación de objetos
    • Manipulación de vectores

    Lecturas Obligatorias:
    • The R Project for Statistical Computing: What is R? (disponible en: https://www.r-project.org/about.html)
    • R Development Core Team (2000). Introducción a R: Capítulos 1 y 2 (disponible en: https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf)
    • Emmanuel Paradis (2003). R para Principiantes. Traducido por Jorge Ahumada: Sección 3.4 – Generación de datos (diponible en: https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf)

    Lecturas Complementarias:
    • Francisco Urdinez y Andrés Cruz Labrín (2021). AnalizaR Datos Políticos: Secciones 1.1 a 1.3 – R Básico (disponible en: https://arcruz0.github.io/libroadp/basic-r.html)

    Evaluaciones
    • Control 1
    • Actividad de desarrollo 1
  2. Unidad 2: Estructura de datos en R
    - Objetivo Específico:
    • Conocer las estructuras de datos más utilizadas en R y como a manipular/trabajar con estas
    Videos de contenidos:
    • Matrices y Array
    • Data Frames I
    • Data Frames II
    • Listas

    Lecturas:
    • R Development Core Team (2000). Introducción a R: Capítulos 5; 6.1 a 6.3 (disponible en: https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf)

    Lecturas Complementarias:
    • Emmanuel Paradis (2003). R para Principiantes. Traducido por Jorge Ahumada: Sección 3.1 y 3.5 – Objetos y manipulación de datos (diponible en: https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf)

    Evaluaciones
    • Control 2
    • Actividad de desarrollo 2

  3. Unidad 3: Funciones y librerías
    - Objetivo Específico:
    • Aplicar funciones básicas en R y aprender a expandir las funcionalidades a través del uso de librerías
    Videos de Contenido:
    • Estructura de una función y uso de la ventana “ayuda”
    • Ejemplos de funciones para datos numéricos
    • Ejemplos de funciones para datos de tipo texto
    • Instalar y cargar librerías

    Lecturas Obligatorias:
    • Emmanuel Paradis (2003). R para Principiantes. Traducido por Jorge Ahumada: Secciones 3.5.7; 5.3; 5.4 (diponible en: https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf)

    Lecturas Complementarias:
    • Francisco Urdinez y Andrés Cruz Labrín (2021). AnalizaR Datos Políticos: Sección 1.4.2 – Funciones (disponible en: https://arcruz0.github.io/libroadp/basic-r.html#objetos-y-funciones)

    Evaluaciones
    • Control 3
    • Actividad de desarrollo 3
  4. Unidad 4: Importar y exportar datos desde distintas fuentes - Objetivo Específico:
    • Aprender a importar y exportar datos con R para facilitar el trabajo usando distintos formatos de almacenamiento de datos
    Videos:
    • Cómo definir rutas (path)
    • Importación de datos en formato txt, csv, y desde Excel
    • Importación de datos en formato Stata, SPSS, y SAS – Exportación de datos en formato csv, Excel, Stata, SPSS, y SAS
    • Importar datos desde la web
    Lecturas Obligatorias:

    • Garret Grolemund y Hadley Wickham (2016). R for Data Science (R4DS): Secciones 11.1, 11.2, 11.5 y 11.6 – Importación de datos (disponible en: https://es.r4ds.hadley.nz/importaci%C3%B3n-de-datos.html o https://r4ds.had.co.nz/data-import.html)

    • Ángel Borrego (2021). Introducción a la Ciencia de Datos para estudiantes de Información y Documentación (disponible en https://bookdown.org/angelborrego/ciencia_datos/web-scraping.html)

    Lecturas Complementarias:
    • Garret Grolemund y Hadley Wickham (2017). R for Data Science (R4DS): Capítulo 10 – Tibbles (disponible en: https://es.r4ds.hadley.nz/tibbles.html o https://r4ds.had.co.nz/tibbles.html)

    Evaluaciones
    • Control 4
    • Actividad de desarrollo 4

  5. Unidad 5: Transformación y manipulación de datos - Objetivo Específico:
    • Aprender a transformar y manipular datos en R usando librerías especializadas y ampliamente utilizadas en el ámbito de la ciencia de datos (parte del denominado “tidyverse”)
    Videos de Contenido:
    • Datos ordenados (Tidy Data) e introducción al “tidyverse”
    • Manipulación de datos: librearía “tidyr”
    • Manipulación de datos: librería “dplyr”
    • Uso de la pipa/tubería (pipe) para escribir código en R
    • Caso práctico

    Lecturas Obligatorias:
    • Hadley Wickham y Garret Grolemund (2017). R para ciencia de datos (R4DS): Capítulo 5 – Transformación de datos (disponible en: https://es.r4ds.hadley.nz/transform.html o https://r4ds.had.co.nz/transform.html)
    • Hadley Wickham y Garret Grolemund (2017). R para ciencia de datos (R4DS): Capítulo 12 – Datos ordenados (disponible en: https://es.r4ds.hadley.nz/datos-ordenados.html o https://r4ds.had.co.nz/tidy-data.html)
    • Hadley Wickham y Garret Grolemund (2017). R para ciencia de datos (R4DS): Capítulo 18 – Pipes (disponible en: https://es.r4ds.hadley.nz/pipes.html o https://r4ds.had.co.nz/pipes.html)

    Lecturas Complementarias:
    • tidyr (https://tidyr.tidyverse.org/)
    • dplyr (https://dplyr.tidyverse.org/)
    • magrittr (https://magrittr.tidyverse.org/)

    Evaluaciones
    • Control 5
    • Actividad de desarrollo 5
  6. Unidad 6: Visualización de datos
    - Objetivo Específico:
    • Conocer los fundamentos básicos la visualización de datos y aplicar estos a través de la librería ggplot2
    Videos de Contenido:
    • Datos ordenados (Tidy Data) e introducción al “tidyverse”
    • Manipulación de datos: librearía “tidyr”
    • Manipulación de datos: librería “dplyr”
    • Uso de la pipa/tubería (pipe) para escribir código en R
    • Caso práctico

    Lecturas Obligatorias:
    • Hadley Wickham y Garret Grolemund (2017). R para ciencia de datos (R4DS): Capítulo 5 – Transformación de datos (disponible en: https://es.r4ds.hadley.nz/transform.html o https://r4ds.had.co.nz/transform.html)
    • Hadley Wickham y Garret Grolemund (2017). R para ciencia de datos (R4DS): Capítulo 12 – Datos ordenados (disponible en: https://es.r4ds.hadley.nz/datos-ordenados.html o https://r4ds.had.co.nz/tidy-data.html)
    • Hadley Wickham y Garret Grolemund (2017). R para ciencia de datos (R4DS): Capítulo 18 – Pipes (disponible en: https://es.r4ds.hadley.nz/pipes.html o https://r4ds.had.co.nz/pipes.html)

    Lecturas Complementarias:
    • tidyr (https://tidyr.tidyverse.org/)
    • dplyr (https://dplyr.tidyverse.org/)
    • magrittr (https://magrittr.tidyverse.org/)

    Evaluaciones
    • Control 5
    • Actividad de desarrollo 5

Metodología
metodología de UAI Online contempla unidades de contenido 100% en línea, asincrónicas, de aprendizaje individual. El curso está compuesto por una secuencia de unidades que se habilitan paulatinamente. Cada unidad está compuesta por videos expositivos, lecturas obligatorias y complementarias, resumen, glosario, un control y una actividad de desarrollo. En la actividad de desarrollo, el participante deberá contestar una pregunta abierta utilizando el material dispuesto en el curso, la cual será revisada y calificada por el equipo de apoyo académico de UAI Online. La pregunta podrá usar una de cuatro técnicas metodológicas: análisis de caso, resolución de problemas, análisis o comparación de conceptos, realización de ejercicios. Los participantes cuentan con la posibilidad de hacer preguntas de contenido o administrativas directamente a través del botón “Ayuda” que se encuentra en la plataforma de UAI Online.
¿A quién va dirigido?
Este curso está dirigido a:
• Profesionales que trabajan en áreas de análisis de datos, inteligencia de negocios, marketing, estudios, o similares.
• Profesionales del sector público, sector privado, centros de estudios, gremios, fundaciones y medios de comunicación dedicados al análisis de datos.

PRE-REQUISITOS
• Capacidad para gestionar el aprendizaje de manera autónoma.
• Experiencia trabajando con planillas Microsoft Excel a nivel básico/medio (formulas matemáticas/lógicas y gráficos).

Información y Postulaciones

Admision UAI Online
[email protected]


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