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Curso

Introducción a Tidyverse

BásicoNivel de habilidad
Actualizado 12/2025
Comienza a explorar y visualizar tus datos con tidyverse, una potente y popular colección de herramientas en R.
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RProgramming
4 h
16 vídeos
50 Ejercicios
4,150 XP
380K+
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Descripción del curso

Esta es una introducción al lenguaje de programación R, centrada en un potente conjunto de herramientas conocido como Tidyverse. Aprenderás los procesos entrelazados de manipulación y visualización de datos utilizando las herramientas dplyr y ggplot2. Aprenderás a manipular datos filtrando, ordenando y resumiendo un conjunto de datos real de datos de países históricos para responder a preguntas exploratorias. Luego aprenderás a convertir estos datos procesados en gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas, etc., informativos con el paquete ggplot2. Conocerás el valor del análisis exploratorio de datos y la potencia de las herramientas de Tidyverse. Es una introducción adecuada para quienes no tengan experiencia previa en R y estén interesados en realizar análisis de datos.Los vídeos contienen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en «Mostrar transcripción» en la parte inferior izquierda de los vídeos. El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos. Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70 % en la evaluación cualificada. Puedes acceder a la evaluación haciendo clic en la llamada de créditos CPE situada a la derecha.

Requisitos previos

No hay requisitos previos para este curso
1

Organización de datos

En este capítulo, aprenderás a hacer tres cosas con una tabla: filtrar por determinadas observaciones, disponer las observaciones en el orden deseado y mutar para añadir o cambiar una columna. Verás cómo cada uno de estos pasos te permite responder a preguntas sobre tus datos.
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2

visualización de datos

A menudo una forma mejor de comprender y presentar los datos es un gráfico. En este capítulo, obtendrás las competencias esenciales de visualización de datos utilizando el paquete ggplot2 y verás cómo los paquetes dplyr y ggplot2 colaboran estrechamente para crear gráficos informativos.
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