R es un lenguaje de programación y entorno de trabajo orientado al análisis estadístico, muy utilizado también para analítica de datos, matemáticas financieras e investigación en diversas áreas. Cuenta con una amplia gama de herramientas tanto estadísticas como gráficas. Entre sus características destaca su capacidad gráfica, que permite generar gráficos de gran calidad para presentar los datos previamente procesados.
El objetivo de este taller es obtener un conocimiento introductorio de R con un enfoque al análisis estadístico. Conocer las potencialidades y ventajas que esta herramienta de software libre ofrece para la descripción, el análisis estadístico y la visualización de un conjunto de datos para hacer la minería, manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica de los mismos a través del procesamiento de datos cuantitativos.
Dirigido a
Profesionales que tengan interés en conocer la sintaxis básica de R y en utilizar dicha herramienta en el ámbito de la programación, la estadística y las matemáticas.
Contenido
1. Operaciones básicas con R:
- Cálculos simples
- Creación de variables
- Creación de vectores
- Consultas en vectores
- Transformación de formato
- Creación de listas
- Consultas en listas
- Creación de matrices
- Consultas en matrices
- Manipulación de matrices creadas
- Creación de factores
- Consultas en factores
- Creación de «Data Frames»
- Consultas en «Data Frames»
- Ejercicios prácticos
2. Manipulación básica de datos en R:
- Carga de bases de datos
- Manipulación de datos
- Creación de nuevas columnas/variables
- Manipulación de columnas/variables
- Cálculo de estadísticos básicos
- Consultas cruzadas
- Unión de varias tablas
- Operaciones con variables
- Muestra de datos
- Ejercicios prácticos
3. Análisis preliminar de las variables:
- Conocimiento básico de los datos
- Análisis de las variables
- Determinación de las diferentes clases de datos existentes
- Gráficos básicos de las variables individuales
- Gráficos básicos sobre las relaciones de las variables
- Gráficos avanzados sobre las relaciones entre las variables
- Gráficos avanzados sobre la correlación entre variables
- Interpretación de los gráficos
4. Trabajando con fechas y variables:
- Transformar una variable en formato fecha
- Descomposición de la fecha
- Cambio del nombre de las variables
- Reordenar el Data Frame
5. Corrección de errores topográficos:
- Creación de un diccionario con las opciones correctas
- Corrección masiva de los errores
- Comprobación de las correcciones
6. Extracción de datos estructurados de internet:
- Extracción de una tabla
- Extracción de varias tablas de una misma url
- Extracción y unión de varias tablas de distintas url
- Extracción automatizada y unión de varias tablas de distintas url
- Extracción y guardado de varias tablas de distintas url
- Extracción automatizada y guardado de varias tablas de distintas url
