La Facultad de Ciencias Agrarias de la UNCUYO invita a participar en el curso de extensión "Análisis de Datos en R", que se dictará de manera virtual a través de la plataforma Teams. Este curso, compuesto por nueve clases de una hora y media cada una, está programado para los días miércoles desde el 31 de julio hasta el 25 de septiembre de 2024, a las 18:00 hs.
Detalles del Curso
- Nombre: Análisis de Datos en R.
- Día: Miércoles.
- Fechas: Del 31 de julio al 25 de septiembre de 2024.
- Modalidad: Virtual.
- Plataforma: Teams.
- Hora: 18:00 hs.
- Duración: 9 clases de una hora y media cada una.
- Docentes: Lic. María Eugenia Martínez e Ing. Eva Marien Maure Russo de la Cátedra de Cálculo Estadístico y Biometría
- Destinatarios: Docentes, Investigadores, Estudiantes avanzados, Profesionales y todos aquellos que estén interesados en el análisis de datos con conocimientos básicos en estadística.
- Costo: $30.000 a abonar en la Cooperadora de la Facultad.
Fundamentos del Curso
R es un lenguaje y entorno para computación y gráficos estadísticos de código abierto, respaldado por una comunidad global activa en investigación. Este curso introductorio está diseñado para facilitar la exploración y análisis de datos, ofreciendo herramientas estadísticas avanzadas y técnicas de visualización de datos. Los participantes aprenderán los conceptos fundamentales del lenguaje R y la programación, junto con las nociones básicas del análisis exploratorio de datos.
Objetivo del Curso
El curso tiene como objetivo capacitar a los participantes en el uso del lenguaje de programación R para explorar, describir y analizar datos con un enfoque analítico y aplicado.
Contenidos
- Introducción a la interfaz de R Studio (Posit): Qué es R, la consola y el entorno Rstudio, repositorios de librerías, Posit Cloud.
- Conceptos básicos de programación.
- Conociendo los elementos de R: Orientación a objetos, tipos de objetos, operadores, listas, arrays, variables, etc.
- Manejo de datos: Armado de tablas, importación de datos, extensiones, acondicionamiento, subsetting.
- Análisis de datos: Medidas resumen.
- Visualización de datos: Scatterplot, histograma, box plot, gráfico de coordenadas paralelas, PCA.
- Armado de informes a partir de R-Markdown y Quarto,con y sin plantillas (El Servier, Journal, etc.).
- Estimación de modelos lineales: Regresión simple lineal, regresión múltiple lineal, modelos factoriales con respuesta normal.
Para más información escribir a extension@fca.uncu.edu.ar
Inscripciones mediante el siguiente FORMULARIO
