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Descripción del curso
Si ya tienes experiencia con SAS y quieres aprender R, este es tu curso. R es GRATIS (coste) y ABIERTO (licencia), y es uno de los lenguajes de software que más crecen para estadística y ciencia de datos. Este curso es una introducción suave al lenguaje R; en cada capítulo encontrarás un mapeo detallado de funciones de R frente a procedimientos de SAS, destacando similitudes y diferencias. Te orientarás en el entorno de R y descubrirás cómo preparar, visualizar y modelar datos, además de personalizar tus resultados para la presentación final. A lo largo del curso seguirás un flujo de trabajo consistente: comprobar y limpiar la calidad de los datos, explorar relaciones, modelar y presentar resultados. Terminarás el curso con ejemplos de código que te servirán como plantilla para aplicar de inmediato a tu propio conjunto de datos.
Requisitos previos
Este curso no tiene requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Primeros pasos con R
En este primer capítulo te familiarizarás con el entorno de programación de R. Aprenderás a obtener ayuda, cargar un conjunto de datos y ampliar funcionalidades añadiendo paquetes. Empezarás a trabajar con el conjunto de datos de abulón (siguiendo el flujo de trabajo de dplyr) para obtener estadísticas descriptivas y crear visualizaciones útiles (con el paquete ggplot2).
- Obtén ayuda y carga datos en R50 XP
- Obtener ayuda50 XP
- Cargar el conjunto de datos y obtener detalles100 XP
- Amplía funcionalidades con paquetes100 XP
- Contenido del conjunto de datos y estadísticas descriptivas50 XP
- Cargar un conjunto de datos externo100 XP
- Contenido del conjunto de datos100 XP
- Estadísticos descriptivos100 XP
- Visualizaciones gráficas50 XP
- Histogramas100 XP
- Diagramas de caja y diagramas de violín100 XP
- Diagramas de dispersión100 XP
2
Preparación de datos
Ahora que ya te orientas en el entorno de R, este capítulo profundiza en su versatilidad para trabajar con objetos de datos. Aprenderás a crear y modificar variables en el conjunto de datos de abulón. Usando tus habilidades de visualización con ggplot2, detectarás errores en los datos de abulón y luego crearás un conjunto de datos final, limpio y listo para el análisis y el modelado.
3
Exploración de datos
Una vez limpiado tu conjunto de datos, el siguiente paso es la exploración. En el capítulo 3 aprenderás a calcular estadísticas descriptivas, explorar asociaciones (p. ej., correlaciones) entre variables y realizar pruebas estadísticas bivariadas (p. ej., t de Student y ji cuadrado). También crearás visualizaciones gráficas que ilustren las asociaciones bivariadas y las pruebas de comparación entre grupos.
4
Modelos y presentación
En este capítulo final aprenderás a trabajar con uno de los tipos de objetos de datos más versátiles en R, llamado lista. Estas habilidades te permitirán guardar y manipular los resultados de estadísticas descriptivas, asociaciones y comparaciones entre grupos. También aprenderás a realizar ANOVA (análisis de la varianza) y regresión lineal en R. Pondrás en práctica todo lo aprendido en los ejercicios finales para crear los mejores modelos que predigan la edad del abulón a partir de su sexo, tamaño y medidas de peso.
R
R para usuarios de SAS
Curso
completado
