INICIACIÓN A R: HERRAMIENTAS CLAVE PARA EL ANÁLISIS DE DATOS EN EL ÁMBITO DOCENTE E INVESTIGADOR
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- INICIACIÓN A R: HERRAMIENTAS CLAVE PARA EL ANÁLISIS DE DATOS EN EL ÁMBITO DOCENTE E INVESTIGADOR
Eje formativo: Didáctica
Área formativa: Tecnologías para la educación.
Modalidad: Presencial.
Ponente: Mónica Benito Bonito, Profesora Asociada del Departamento de Estadística de la UC3M y Miembro del Instituto Interuniversitario Investigación Avanzada sobre Evaluación de la Ciencia y la Universidad (INAECU) (UC3M-UAM).
Destinatarios: Personal Docente e Investigador de la Universidad de nueva incorporación.
Inscripción: hasta el 5 de diciembre 2025 incluido.
Sistema de evaluación y certificado: Mínimo de asistencia del 80% para obtener el certificado.
- Contenidos
- Sesión 1: Introducción a R y RStudio
- Sesión 2: Manipulación de Bases de datos con dplyr (Parte I)
- Sesión 3: Manipulación de Bases de datos con dplyr (Parte II)
- Sesión 4: Limpieza de datos e imputación de datos faltantes
- Sesión 5: Análisis exploratorio de datos (Parte I)
- Sesión 6: Análisis exploratorio de datos (Parte II)
- Sesión 7: Modelos estadísticos en R
- Sesión 8: Elaboración de tablas html e informes en Rmarkdown
- Sesión 9: Visualización de datos con ggplot2 (Parte I)
- Sesión 10: Visualización de datos con ggplot2 (Parte II)
- Sesión 11: Creación de funciones en RStudio (Parte I)
- Sesión 12: Creación de funciones en RStudio (Parte II)
- Sesión 13: Caso Práctico (Parte I)
- Sesión 14: Caso Práctico (Parte II)
- Objetivos
- Familiarizarse con el entorno de R y RStudio.
- Sintaxis básica: Enseñar la sintaxis y las estructuras de datos fundamentales en R, como vectores, data frames y listas.
- Importación y exportación de datos: instruir al profesorado sobre cómo importar bases de datos desde diversos formatos (por ejemplo CSV, Excel, texto) y cómo exportar resultados.
- Paquetes de R: Familiarizarse con el concepto de paquetes/librerías y cómo instalarlos y utilizarlos para ampliar las capacidades de R para tareas específicas.
- Manipulación de bases de datos: seleccionar columnas, filtrar, crear nuevas variables, manejar datos faltantes y realizar resúmenes numéricos.
- Visualización de datos: Enseñar a crear visualizaciones de datos informativas y visualmente atractivas utilizando paquetes de R como ggplot2.
- Investigación reproducible: Enfatizar en la importancia de escribir scripts e informes de R bien documentados y reproducibles utilizando herramientas como R Markdown.
- Conceptos básicos de programación: Introducir conceptos de programación en R, como bucles, condicionales y funciones.
- Contextualizar, diseñar, implementar y proponer soluciones de análisis y visualización dentro de un contexto real.
- Aplicaciones en clase: Proporcionar ejemplos prácticos y ejercicios para realizar en clase.
- Duración
21 horas.
- Calendario y Horario
Fechas:
27 y 28 de enero, 3, 4, 10, 11, 17, 18, 24 y 25 de febrero 3, 4, 10 y 11 de marzo
Horario: de 14:30 a 16:00h.
Aula: Aula 11.0.08 Campus de Getafe
