Introducción a R para análisis de datos

R es un paquete de análisis estadístico de código abierto y gratuito que es ampliamente utilizado en diversas disciplinas para analizar datos provenientes de fuentes gubernamentales, instituciones privadas y ONGs. Su popularidad se debe a su potencia, flexibilidad y capacidad para generar gráficas de alta calidad. Además, R cuenta con una comunidad de usuarios en constante crecimiento, convirtiéndolo en una herramienta atractiva para profesionales e investigadores interesados en metodologías cuantitativas.

Durante el curso, se enseñarán los fundamentos de la programación en R para capacitar a los participantes en habilidades de preparación, análisis y presentación de datos de manera efectiva. Se abordarán diversos temas, como la preparación de los datos antes de proceder al análisis, el cálculo y la visualización de estadísticas descriptivas, así como el análisis de modelos de regresión lineal, binomial, ordinal y multinomial. Al finalizar el curso, se espera que los estudiantes hayan adquirido las habilidades básicas necesarias para continuar aprendiendo y utilizando metodologías de estadística más avanzadas en futuros proyectos utilizando R como herramienta principal.

Para este curso no es necesario contar con conocimientos previos en gestión de datos o en probabilidad y estadística, pero se espera que los participantes estén familiarizados con álgebra básica y bases de datos. 

Objetivo general

El objetivo general del curso "Introducción a R para análisis de datos" es capacitar a los participantes en el uso del programa estadístico R para la preparación, análisis y presentación efectiva de datos, así como en la comprensión e interpretación de modelos de regresión lineal utilizando R como herramienta principal.

Objetivos específicos

1. Conocer los conceptos básicos de R y su entorno de desarrollo, así como dominar la utilización de RMarkdown para la generación de informes y presentaciones de datos.
2. Proporcionar las técnicas necesarias para la preparación de datos en R, incluida la limpieza, manipulación y transformación de datos provenientes de diversas fuentes.
3. Utilizar R para calcular y visualizar estadísticas descriptivas, como medidas de tendencia central, dispersión y distribuciones de datos.
4. Comprender y aplicar modelos de regresión lineal, binomial, ordinal y multinomial en R, interpretando adecuadamente los resultados y evaluando la calidad del ajuste de los modelos.
5. Desarrollar la habilidad para visualizar e interpretar los resultados obtenidos mediante gráficos y tablas, facilitando la comunicación efectiva de los análisis realizados.
6. Reconocer el interés en la mejora continua y el aprendizaje autónomo en el uso de metodologías de estadística más avanzadas mediante el uso de R.

Requisitos:

• Estudiantes Nacionales: título profesional universitario o técnico más de 8 semestres (técnicos deben enviar la malla de la carrera).
• Extranjeros: título profesional universitario (mínimo 8 semestre), documento de identificación DNI o pasaporte.

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