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Modalidad Remoto

Resultados de Aprendizaje

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  • Desarrollar competencias en el manejo de las técnicas de programación y los paquetes estadísticos para el análisis y la visualización de datos usando R Studio. 
  • Aprender las herramientas básicas de R Studio para analizar y visualizar datos que surgen en problemas de ciencias, ingeniería y economía. 
  • Elaborar scripts en R Studio para la importación y procesado eficiente de datos. 
  • Realizar análisis exploratorio de los datos en R Studio. 
  • Aprender el manejo de los paquetes estadísticos diseñados para el procesamiento avanzado de datos en R Studio.
  •  

Duracion:
48 horas

Fecha de inicio:
Mayo 28 de 2024

Inversión:
$980.000/participante


Horario:
Martes, miércoles y jueves 6:00 p.m. a 9:00 p.m.

Contenido

  • El entorno R Studio  
  • Motivos para su uso 
  • Distribución e instalación de R Studio 
  • Inicio de las sesiones en R Studio  
  • R Studio como calculadora científica.  
  • La ayuda en R Studio. 
  • Salvar e iniciar sesiones anteriores. 
  • Objetos para el manejo de datos. 
  • Características de los objetos en R Studio: modos y atributos. Datos especiales. 
  • Asignación. Operadores lógicos. Coerción de tipos. 
  • Vectores. Factores. Generación de secuencias regulares. Vectores de índices. 
  • Variables indexadas (arrays). 
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  • Estadística básica. 
  • Distribuciones de Probabilidad. Generación de variables aleatorias. 
  • Tablas de frecuencias. 
  • Medidas de localización, dispersión y forma. 
  • Descripción gráfica de datos en R Studio. 
  • Visualización para datos discretos. 
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  • Introducción: funciones y subrutinas en R. Expresiones agrupadas: sentencias entre llaves. Interacción con el bloc de notas. 
  • Órdenes para la ejecución condicional: if y else 
  • Órdenes para la ejecución repetitiva en bucles y ciclos: for, repeat y while. 
  • Funciones: sintaxis y llamada. 
  • Nombres de argumentos y valores por defecto. 
  • Asignaciones dentro de las funciones. 
  • Personalización del entorno. 
  • Introducción a las clases y a la creación de librerías 
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  • Estimación de parámetros : Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis 
  • Análisis de la varianza ANOVA 
  •  Correlación y análisis de regresión 
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  • Algunas pruebas no paramétricas  

Experto Facilitador

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Carlos de Oro Aguado: 

Matemático con maestría en matemáticas y estadística aplicada. Científico de datos certificado por Correlation One y MinTic. Investigador en el área de análisis de datos cuantitativos y cualitativos, modelos de predicción con técnicas de machine learning y deep learinig en el área de educación, salud, entre otros. Con amplia experiencia en el manejo de programación en R Studio, Python, SPSS, Statgrafics,  MATLAB®. Profesor estadística del departamento de matemáticas y estadística de la Universidad del Norte. 

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Karen Cecilia Flórez Lozano:

Licenciada en matemáticas y física. Especialista y Magíster en Estadística aplicada. Doctora en Estadística y Optimización.  Investigadora en el área de bioestadística, mapeo de enfermedades bajo el enfoque estadística bayesiana. C Con experiencia en el manejo de programación en R Studio, SPSS, Statgrafics,  MATLAB®. Profesora de estadística en el Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad del Norte. 

 

Políticas Administrativas

*Todos nuestros programas corresponden a educación no formal que no conducen a título alguno o certificado de aptitud ocupacional 

*El Centro de Educación Continuada se reserva el derecho de cancelar un programa o modificar del mismo lo siguiente: la fecha y horarios de realización, el valor de la inversión, los expertos facilitadores propuestos, los contenidos y el lugar donde se ofrecerá. Los programas se realizarán cuando se haya alcanzado un número establecido de participantes matriculados.

*En caso de que un programa se cancele por decisión de la Universidad, a los participantes matriculados que hayan realizado el pago hasta el momento, se les ofrecerá la posibilidad de conservar el pago como saldo a favor para participar en otro programa de Educación Continuada o se les devolverá la totalidad del valor de la matrícula.

*El certificado de asistencia se entrega a los participantes que acrediten mínimo el 80% de asistencia.

*Se considera como material didáctico de apoyo, todo aquel material que el facilitador considere pueda recibir el participante, entre ellos: bibliografía, documentos generales preparados por el facilitador, sugerencias de nombres de textos para profundizar siempre y cuando se conserven las leyes de derechos de autor: Ley 23 de 1982 sobre Derechos de Autor. 

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