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Domine R para importar, limpiar, transformar y visualizar datos en RStudio con ggplot2. Automatice análisis y cree reportes reproducibles.
Aprender R no es solo “escribir código”: es adoptar una forma de trabajar con datos más limpia, reproducible y escalable. R está pensado para el análisis y la estadística, pero su verdadera potencia aparece cuando dominas sus “sutilezas”: saber elegir la estructura de datos adecuada (vectores, listas, data frames), entender cómo funciona el “subconjunto” (filtrado y selección), evitar errores típicos por tipos de datos y valores perdidos, y construir scripts que cualquiera pueda ejecutar y obtener el mismo resultado.
En este curso de Programación en R aprenderás, paso a paso, a trabajar como un/a analista que programa: importar datos desde archivos habituales, limpiarlos y transformarlos con criterios profesionales, automatizar tareas repetitivas, crear visualizaciones claras y realizar análisis básicos con resultados interpretables. Además, aprenderás a organizar tu trabajo en proyectos y a documentar tus análisis para que tus entregables sean más sólidos: desde un script bien estructurado hasta un reporte listo para compartir.
Analistas de datos y perfiles de business intelligence que quieran automatizar análisis y reportes.Profesionales de investigación (social, sanitaria, educativa, marketing, etc.) que trabajen con datos y estadísticas.Personal de áreas técnicas (calidad, operaciones, finanzas, RR. HH.) que necesite analizar datos con mayor profundidad.Docentes y estudiantes de grados o posgrados con componente cuantitativo (economía, ingeniería, ciencias, psicología, etc.).Profesionales que ya usan Excel/SPSS/Stata/SAS y desean migrar a un entorno de programación reproducible.Personas interesadas en iniciarse en ciencia de datos con un lenguaje orientado al análisis estadístico.
Aplicar el lenguaje R para importar, limpiar, transformar, analizar y visualizar datos, desarrollando scripts reproducibles que permitan resolver problemas habituales de análisis y generar resultados interpretables para la toma de decisiones.
Conocimientos básicos de estadística descriptiva (medias, porcentajes, tablas, gráficos).Nociones elementales de manejo de datos (tipos de variables, registros, valores perdidos).Familiaridad general con el trabajo en ordenador y archivos (guardar, abrir, organizar carpetas).
Este curso se encuentra en desarrollo
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