Programación en Lenguaje R

El R es un software de procesamiento de datos orientado al análisis estadístico que nos permite trabajar en simultaneo con enormes volúmenes de información y realizar operaciones complejas que no podríamos hacer con planillas de datos como Excel y/o Google Sheets. Maneja su propio lenguaje de programación con una sintaxis amigable para el usuario y una interfaz grafica que lo hace de los procesadores de datos más accesibles (opuestamente a la complejidad de SQL).
Este curso esta dirigido a todos aquellos profesionales que trabajen con datos (sociólogos, antropólogos, médicos, científicos, contables, administrativos, etc…) y personas con interés general que deseen poder manipular grandes flujos de información de una forma sencilla y práctica. Si bien es una herramienta relativamente sencilla su potencia es enorme gracias a todos los paquetes y funciones extra que ofrece. Además de analizar los datos tiene una serie de paquetes orientados a la presentación y diseño de los mismos incluyendo gráficos, mapas, dashboards y demás. Esto se abordará de forma básica dado que se requiere un curso entero solo para profundizar en estas herramientas.

El curso esta dividido en dos módulos:

El módulo inicial y el avanzado. En el primero el alumno tendrá su primer contacto con este software, aprenderá sus fundamentos, su funcionamiento, los tipos de datos y objetos y como operar con cada uno. Aprenderá a utilizar diferentes funciones y consultas estadísticas para operaciones sencillas. Introducir gráficos simples y formas de presentar la información.
En el módulo avanzado una vez que el alumno obtuvo los conceptos fundamentales del R, estudiaremos el uso de paquetes específicos, funciones más complejas, manejo de bases de datos, vinculación del R con otras plataformas como Google Sheets, generación de algoritmos inteligentes y muchas otras cosas.

Temario

Modulo inicial
– ¿Qué es el R?
– ¿Qué significan las siglas IDE?
– ¿Qué es el R studio?
– Descargar y instalar R y R studio.
– Como usar R: interfaces graficas (consola, entorno de variables, editor de código, utilidades y entorno gráfico), personalización (estilos y temas), atajos (RUN / CONTROL + ENTER, entre otros).
– Como usar los comentarios en R.
– Operaciones aritméticas (suma, resta, división, multiplicación, potencia, raíz, modulo, etc…).
– Variables: Definición, asignación de variables, guías de estilo.
– Tipos de datos: numeric (número), caracter (texto), logic (TRUE o FALSE). Uso de la función class.
– Vectores: definición, creación de vectores con función c(), tipos de vectores.
– Operación con vectores: operaciones aritméticas, operaciones entre vectores, funciones length(), mean(), selección basada en posición, selección basada en condición.
– Matrices: Definición, creación de matrices con matrix(), asignar nombres a columnas con colnames(), asignar nombres a las filas con rownames(). Operaciones con matrices: aritméticas, entre matrices (diferencias con la algebra lineal). Seleccionar elementos específicos de una matriz: por posición, por nombres, tipos de selección.
– Gráficos: definiciones, tipos de gráficos (dispersión, barras, mapas, etc…), crear un gráfico usando ggplot.
– Factores en R: Definición, crear un factor con la función factor(), estudiar categorías con levels(), recodificar factores, ordenar factores con ordeder.
– Dataframe: definición, crear dataframe (con data.frame utilizando vectores), funciones head(), names(), uso de símbolo “$” en selección de columnas, diferentes formas de seleccionar columnas y operar con dataframes. Ordenar dataframe: función order y decreasing.
– Listas en R: Definición, crear listas en R con función list(), seleccionar elementos de una lista (diferencias entre matriz , dataframe y listas), agregar y eliminar objetos de una lista. Significado de los valores tipo NULL.

Modulo avanzado

– Paquetes en R: Definición, lista de paquetes y la utilidad de cada uno, repositorios, instalar paquetes desde el código con función install.packages() , instalar paquetes con la interfaz del R studio. Activar los paquetes con library. Comando help(), páginas más importantes de referencia. Comando “?” . Explicación del diccionario de paquetes y funciones que tiene el R como modo útil de referencia.
– Datos tipo fecha: Tipos de formas de expresar fechas. Funciones Date, operaciones con fechas y parseos.
– Diferencias entre Dataset y dataframe
– Tipos de archivos de datos (XLS vs CSV), como importar dataframes desde el ordenador (funciones READ) y desde interfaz. Exportar datos (funciones WRITE) y desde interfaz. Importar archivos R y script de otras personas. Pasar de Excel a R y viceversa.
– Definiciones estadísticas: promedio, desvió estándar, media, moda, histogramas, distribuciones estadísticas (Normal, T-student, F, etc…), intervalos de confianza, test de hipótesis, test de chi cuadrado, test de Bonferroni, entre otros.

– Manipulación de datos con dplyr y tidyr:

• Mutate
• Select
• Filter (Operadores lógicos y de comparación)
• Summarise
• Max
• Min
• Mean (funciones estadísticas)
• Var y sd (funciones estadísticas)
• Arrage
• Group_by
• Rename
• Count
• Distinct

– Crear gráficos complejos con el paquete ggplot2 (nivel inicial)
– Operación con funciones y dataframes, tips de buenas prácticas, operador PIPE (%>%). Concatenación. Diferentes errores comunes al operar con bases de datos
– Proceso de análisis estadístico (EDA): Resúmenes estadísticos, Distribuciones de frecuencia, Percentiles y Boxplots, Correlaciones y dispersión.

– Introducción a la programación en R:

• Condicionales (if else)
• Bucles (while y for)

– R y GoogleSheets: Paquete googledrive. Bajada y subida de datos desde hojas de cálculo de Google drive. Formas de trabajo desde el R hacía la nube.

– Combinación de base de datos, funciones MERGE:
• LEFT JOIN
• RIGHT JOIN
• INNER JOIN
• ANTI JOIN
• FULL JOIN
• SEMI JOIN
– Presentación de los datos (dashboards)
– Trabajo final integrador utilizando un ejemplo practico de la vida real.

Características
Tendrás:
– Práctica y tutorías a distancia o presencial
– Profesor y tutor asignado
– Consultas en la semana
– Grabación de las clases
– Proyecto final
– Acceso a campus 24/7
– Desarrollo de CV
– Simulación de entrevistas laborales

CERTIFICACIONES DESTACADAS (tanto para presencial o a distancia)
El alumno puede acceder a la obtencion de algunos de estas certificaciones, segun su necesidad (Doble o Triple Certificación)

INICIOS – TODO EL AÑO 

TODOS LOS CURSOS PUEDEN SER PRESENCIAL, A DISTANCIA EN VIVO O GRABADO CON TUTORIAS, ASI MANEJAS TUS TIEMPOS. CONSULTAR