Curso de desarrollo con R

Descripción

El curso proporciona los conceptos y habilidades necesarias para que los alumnos puedan iniciarse en el desarrollo de aplicaciones con el lenguaje R, conociendo los fundamentos y los conceptos necesarios para seguir un correcto ciclo de desarrollo de software. El curso prepara a los alumnos para poder crear aplicaciones que permitan realizar un análisis estadístico desarrollando aplicaciones que generen resultados gráficos.

Está dirigido principalmente a desarrolladores, que tengan conocimiento de programación y que hayan creado o desarrollado aplicaciones de algún tipo con algún lenguaje de programación.

Contenidos del curso

1. Introducción a R

• Entornos de desarrollo
• Accediendo a la ayuda
• Arquitectura básica de R
• Trabajando con packages: standard y extra
• Obtener nuevos packages: carga
• Trabajando con objetos: visualización y eliminación
• Datos Number y Text
• Casting entre datos Text y Number
• Métodos de conversión

 

2. Componentes y objetos avanzados

• Utilizando vectores y listas
• Usando dataframes
• Utilizando Matrices
• Manipulando vectores y listas
• Manipulando Dataframes y Matrices
• Creando y trabajando con objetos complejos
• Conversión entre diferentes tipos de objeto
• Obteniendo estadísticas de vectores, listas y Dataframes
• Creando tablas a partir de un Vector
• Seleccionando partes de la tabla
• Comando para trabajar con tablas

 

3. Generando estadísticas y gráficos

• Estadística y gráficos básicos
• Parámetros gráficos básicos
• Agregando parámetros avanzados al gráfico
• Combinando gráficos

 

4. Tratamiento de datos

• Limpieza de valores que faltan
• Tratamiento de fechas
• Conversiones de tipos de datos
• Ordenado datasets
• Cruzando diferentes datasets
• Produciendo nuevos datasets a partir de otros
• Utilizando SQL para manipular datos

 

5. Gestión avanzada de datasets

• Utilizando funciones numéricas y orientadas a caracteres
• Flujos de control
• Definiendo funciones personalizadas
• Agregación y transposición

 

6. Estadisticas de datos

• Regression
• Regression OLS
• Diagnósticos de regression
• Observaciones inusuales
• Medidas correctivas
• Seleccionando el mejor modelo de regresión

 

7. Introducción al análisis gráfico

• Gráficos de tipo Box-plot
• Personalización de este tipo de gráfico
• Gráficos de tipo scatter o de puntos
• Agregando valores en sus ejes
• Personalizando este tipo de gráfico
• Otros tipos de gráficos: líneas, tarta, barras…

 

8. Trabajando con estadísticas avanzadas

• Uso de notación de fórmulas en los gráficos
• Análisis de varianza - ANOVA
• ANOVA de un sólo sentido
• ANOVA bidireccional
• Gráficos interactivos