Introducción al Análisis de Datos con R

Herramientas básicas para el manejo, exploración y análisis de datos usando R

FUNDAMENTACIÓN

La enseñanza de la estadística en la modalidad a distancia se sustenta en los beneficios que las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) pueden brindar. Las y los estudiantes tienen acceso a una amplia variedad de recursos y materiales de aprendizaje, como videos, lecturas, ejercicios interactivos, bases de datos y software especializado, etc. constituyendo un soporte didáctico provechoso para afrontar las dificultades que se presentan en la comprensión de ciertos conceptos.

La capacidad de analizar, interpretar y visualizar información se ha convertido en una habilidad esencial para las y los profesionales en diversas disciplinas. El lenguaje de programación R ha emergido como una de las herramientas más poderosas y versátiles para el análisis estadístico, gracias a su enfoque en la manipulación de datos, análisis estadísticos complejos y representación gráfica avanzada.

Este curso de R está diseñado para proporcionar a las y los estudiantes una base sólida en el uso de R como una herramienta para el análisis estadístico. Al enfocarse en la manipulación de datos y la implementación de análisis estadísticos básicos, el curso les permite desarrollar competencias prácticas que son directamente aplicables en contextos reales. Quienes participen aprenderán a importar, limpiar y transformar datos, ejecutar análisis estadísticos básicos y crear visualizaciones que permitan una comprensión más profunda de los datos.

La comprensión de los fundamentos del análisis de datos en R es crucial para abordar con éxito técnicas estadísticas más complejas en futuros cursos ya disponibles bajo la misma modalidad. Quienes completen este curso estarán mejor preparadas y preparados para enfrentar los desafíos de los análisis estadísticos univariados y multivariados, donde podrán aplicar las competencias adquiridas en el uso de R para resolver problemas de mayor envergadura y complejidad.

Este enfoque progresivo asegura que las y los estudiantes construyan una base sólida de conocimiento y habilidades que les permitirá avanzar con confianza hacia estudios más especializados en estadística.

Objetivos

General:

Capacitar a estudiantes en el uso del lenguaje de programación R para manipular datos, realizar análisis estadísticos, y crear representaciones gráficas, todo con un enfoque práctico en el manejo de datos reales.

Específicos:

Al finalizar el módulo, las y los estudiantes deberán:

Estar familiarizados con el entorno de R y RStudio
Poseer habilidades en la manipulación de datos
Realizar análisis estadísticos básicos
Crear representaciones gráficas de datos
Aplicar técnicas de análisis y visualización a datos reales
Desarrollar competencias en la automatización de tareas

Contenidos

Unidad 1: Introducción al Lenguaje R
Instalación de R y RStudio: Instalación y configuración inicial.
Objetos de R: Tipos de datos básicos (Vectores, Matrices, Factores, Listas, Data Frame), estructuras de datos y operaciones básicas.
Comandos básicos: Funciones básicas y operadores.
Gestión de paquetes: Cómo instalar, actualizar, eliminar y cargar paquetes en R.
Unidad 2: Manejo de Datos en R
Importación y exportación de datos: Leer datos de archivos CSV, txt y Excel.
Manipulación de datos: Uso de dplyr para seleccionar, filtrar, mutar, arreglar y resumir datos.
Limpieza de datos: Manejo de valores faltantes, duplicados y outliers. Crear, eliminar y modificar variables.
Unidad 3: Estadística Descriptiva en R
Análisis descriptivo: Generación de tablas de frecuencia y gráficos (barras, histogramas, boxplots).
Medidas descriptivas: Cálculo de media, mediana, moda, desviación estándar, varianza y percentiles.
Visualización de datos: Introducción a ggplot2 para la creación de gráficos avanzados.
Unidad 4: Estadística Inferencial en R
Test de hipótesis: T-test, ANOVA, chi-cuadrado, pruebas de normalidad y homogeneidad de varianzas. Test no paramétricos.
Regresión: Regresión lineal. Análisis de residuales y pruebas de supuestos.

Modalidad Pedagógica

El curso será dictado en modalidad a distancia a través de La plataforma Carreras y Cursos, Campus Virtual UNR - SIED de la Universidad Nacional de Rosario.

La propuesta dispone de materiales y recursos de diseño multimedial que posibilitan el acceso a los contenidos de manera asincrónica, atendiendo a la organización autónoma de tiempos y espacios de aprendizaje.

Las clases se desarrollarán en forma teórico-prácticas en la plataforma que sustenta al aula virtual.

Los contenidos en el aula estarán organizados en unidades temáticas por tópicos. Estas unidades se desarrollarán durante las semanas de dictado de acuerdo al cronograma presentado, dejando accesible el material semanal de cada apartado de acuerdo con lo programado.

Las clases asincrónicas se llevarán a cabo mediante videos y tutoriales confeccionados por la o el docente donde se desarrollen los contenidos y las aplicaciones. Además, se dispondrá de materiales de estudios documentados y los archivos de datos necesarios para la parte práctica. Para garantizar una comunicación interactiva entre docentes y estudiantes, como medio de carácter sincrónico (videoconferencia), se utilizará la plataforma institucional establecida. Los encuentros sincrónicos quedarán grabados y estarán disponibles en el aula desde el día posterior al mismo. Se realizan 2 encuentros sincrónicos por semana con el objetivo de responder preguntas e interactuar con las y los estudiantes recorriendo los temas de cada unidad. La duración de los mismos será de 2 horas. La asistencia es obligatoria y se deberá alcanzar un 75% de la misma. Podrán acreditar asistencia, quienes visualicen las grabaciones de los encuentros y completen las actividades asociadas que permitan garantizar los saberes que se impartieron en los mismos.

Las consultas a través del foro estarán habilitadas durante todo el curso.

Cronograma

Semana	Contenidos	Descripción	Carga Horaria	Modalidad
1	Módulo 1: Introducción al lenguaje R	Instalación de R y RStudio. Objetos de R. Comandos básicos. Gestión de paquetes.	4	Asincrónicas
1	Módulo 2: Manejo de datos en R	Importación y exportación de datos. Manipulación y limpieza de datos.	4	Asincrónicas
1	2 Encuentros sincrónicos	4	Sincrónicas
2	Módulo 3: Estadística descriptiva en R	Análisis descriptivo y visualización de datos	5	Asincrónicas
2	2 Encuentros sincrónicos	4	Sincrónicas
3	Módulo 4: Estadística inferencial en R	Test de hipótesis: Test paramétricos y Test no paramétricos. Regresión.	5
3	2 Encuentros sincrónicos	4	Sincrónicas
Trabajo final

Encuentros sincrónicos: miércoles y jueves a las 18:00 horas.

Condiciones de aprobación

Evaluación:

La evaluación consta en un trabajo individual donde cada estudiante resolverá un problema de análisis de datos con R aplicando los conceptos desarrollados en el curso. Deberá realizar la entrega dentro del período informado por la o el docente mediante la actividad “Tarea” disponible en la plataforma. Las y los participantes deberán obtener como mínimo 6/10 (seis/diez) puntos para aprobar el curso.

Docente

Dra. Celina Beltrán
Celina Beltrán es licenciada en Estadística por la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística de la UNR (Marzo, 2000); magíster en Estadística Aplicada por la Facultad de Cs. Económicas y Estadística de la UNR (octubre, 2004) Título de tesis: “Modelos para series de tiempo estacionales” dirigida por la magíster María Teresa Blaconá; doctora en Humanidades y Artes con mención Lingüística por la Facultad de Humanidades y Artes de la UNR (Diciembre, 2008). Título de tesis: “Modelización lingüística e información estadística en el análisis automático de textos” dirigida por el Dr. Gabriel G. Bés (Université Blaise-Pascal, Gril, Clermont-Ferrand, Francia). Además, posee un posdoctorado por la UNR–Modalidad PROYECTO. Título del proyecto “Análisis y clasificación automática de textos mediante la utilización de técnicas estadísticas multivariadas” (aprobado el informe final el 5 de septiembre de 2014) y una Diplomatura de Estudios Avanzados en Entornos Virtuales de Enseñanza y Aprendizaje por la Facultad de Ciencia Política y Relaciones Internacionales de la UNR. (2022).
En cuanto a investigación, es Categoría II en el Programa de Incentivos de la UNR. Se desempeña como Profesor Adjunto (dedicación EXCLUSIVA) de la cátedra de Estadística de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR, desde noviembre de 2022 y como Jefe de trabajos prácticos (dedicación EXCLUSIVA) de la cátedra de Estadística de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR, desde abril de 2009, (Actualmente en licencia y concursado el 21-03-2011). Además, es docente del Doctorado en Ciencias Agrarias, Maestría en Genética Vegetal, Especialización en Bioinformática y Especialización en Producción Animal Sustentable de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR.

Ivana Barbona
Ivana Barbona es licenciada en Estadística por la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística de la UNR (2009); se encuentra realizando el trabajo final de la Especialización en Bioinformática de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR. Además, posee una Diplomatura de Estudios Avanzados en Entornos Virtuales de Enseñanza y Aprendizaje por la Facultad de Ciencia Política y Relaciones Internacionales de la UNR (2022).
En cuanto a investigación, es Categoría V en el Programa de Incentivos de la UNR. Se desempeña como Jefe de trabajos prácticos (dedicación EXCLUSIVA) de la cátedra de Estadística de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR, desde noviembre de 2022; y como docente colaborador de la Especialización en Bioinformática y Especialización en producción Animal Sustentable y del Doctorado en Ciencias Agrarias. Facultad de Ciencias Agrarias, UNR.

Introducción al Análisis de Datos con R

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Objetivos

Contenidos

Modalidad Pedagógica

Cronograma

Condiciones de aprobación

Docente

UNIDAD ACADÉMICA DE PROCEDENCIA

Facultad de Ciencias Agrarias

RESOLUCIÓN DE APROBACIÓN:

DESTINADO A:

FECHAS

DURACIÓN

Curso de Posgrado con otorgamiento de créditos

Modalidad On line

Cupo

COSTO

INSCRIPCIÓN

CONTACTO