Curso Introducción a R para Análisis de Datos

Importa datos a R desde distintas fuentes. Manipula y transforma esta información de distintas formas para hacer análisis descriptivos y visualizar campos de interés.

MODALIDAD Y RITMO

Modalidad: 100% Online

Ritmo:
Nuestros cursos combinan flexibilidad y estructura: duran de 6 a 8 semanas y cada módulo se abre cada 5 días, permitiendo que avances paso a paso de manera constante y sin interrumpir tus actividades diarias*.

* Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria SENCE.

PRECIO Y FORMA DE PAGO

Arancel con 25% dto.
~~CLP $266.000~~ | CLP $199.500

Formas de Pago

Nacional:
Tarjeta de débito
Tarjeta de crédito (3, 6 y 12 cuotas sin interés)
Servipag
Franquicia Tributaria SENCE

Internacional:
Paypal
Flywire

DESCUENTOS

DURACIÓN Y CRÉDITOS SCT

Duración: 6 a 8 semanas

Créditos SCT: 3

Enfoque práctico en análisis de datos con R y RStudio

Introduce el uso de R y RStudio como herramientas centrales para el análisis de datos, preparando al estudiante para procesar, analizar e interpretar grandes volúmenes de información en contextos laborales y académicos.

Dominio de estructuras y manipulación de datos

Desarrolla habilidades en vectores, matrices, data frames y listas, junto con la importación y exportación de datos desde múltiples formatos (CSV, Excel, SPSS, Stata, web), facilitando el trabajo con datos reales.

Uso del ecosistema tidyverse para transformación eficiente

Entrena en el uso de tidyverse (dplyr, tidyr, pipes) para limpiar, transformar y estructurar datos de manera eficiente, aplicando estándares ampliamente usados en ciencia de datos.

Visualización de datos con ggplot2

Entrega los fundamentos de la visualización de datos por capas mediante ggplot2, permitiendo comunicar hallazgos y patrones clave de forma clara y profesional.

Aplicación en ciencias sociales y políticas públicas

Utiliza ejemplos y datasets del ámbito público y las ciencias sociales, facilitando la transferencia del aprendizaje a análisis de políticas públicas, estudios sociales y proyectos de investigación.

Flexibilidad y acceso remoto

Clases 100% online, permitiendo compatibilizar estudios con trabajo y vida personal, con recursos digitales y acompañamiento académico.

Información del Programa

Bienvenida

Bienvenido al curso "Introducción a R para análisis de datos" de la Universidad Adolfo Ibáñez, un programa diseñado para introducir a los profesionales en el uso efectivo del lenguaje de programación R y el ambiente RStudio para el análisis de datos. Este curso aborda las competencias fundamentales necesarias para el manejo de datos en el contexto actual, donde la disponibilidad de información requiere herramientas especializadas para su procesamiento. El programa desarrolla capacidades técnicas...

Objetivos

Al finalizar el programa, los alumnos serán capaces de:
• Instalar, entender, y usar R y RStudio para simplicar tareas relacionadas al análisis de datos.
• Realizar operaciones básicas usando estructuras de datos como vectores, matrices, y data frames, entendiendo las diferencias entre estas y sus potenciales usos.
• Instalar y cargar librerías complementarias a las funcionalidades base de R las cuales permitirán extender las tareas que se pueden realizar usando el lenguaje de progra...

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a:
• Profesionales que trabajan en áreas de análisis de datos, inteligencia de negocios, marketing, estudios, o similares.
• Profesionales del sector público, sector privado, centros de estudios, gremios, fundaciones y medios de comunicación dedicados al análisis de datos.

PRE-REQUISITOS
• Capacidad para gestionar el aprendizaje de manera autónoma.
• Experiencia trabajando con planillas Microsoft Excel a nivel básico/medio (formulas matemática...

Metodología

La metodología de UAI Online contempla unidades de contenido 100% en línea, asincrónicas, de aprendizaje individual. El curso está compuesto por una secuencia de unidades que se habilitan paulatinamente. Cada unidad está compuesta por videos expositivos, lecturas obligatorias y complementarias, resumen, glosario, un control, una actividad aplicada y una actividad de desarrollo. En la actividad de desarrollo, el participante deberá contestar una pregunta abierta utilizando el material dispuesto e...

Unidad 1: Introducción a R y RStudio

Aprendizaje Esperado:
• Conocer las funcionalidades básicas del lenguaje de programación R a través del entorno RStudio.

Videos de Contenido:
• Descarga de R y RStudio – Introducción al uso de la plataforma RStudio.
• Operaciones básicas (“R como calculadora”).
• Operaciones con vectores numéricos y de texto.
• Asignación de objetos.
• Manipulación de vectores.

Unidad 2: Estructura de datos en R

Aprendizaje Esperado:
• Conocer las estructuras de datos más utilizadas en R y como a manipular/trabajar con estas.

Videos de Contenido:
• Matrices y Array.
• Data Frames I.
• Data Frames II.
• Listas.

Unidad 3: Funciones y librerías

Aprendizaje Esperado:
• Aplicar funciones básicas en R y aprender a expandir las funcionalidades a través del uso de librerías

Videos de Contenido:
• Estructura de una función y uso de la ventana “ayuda”.
• Ejemplos de funciones para datos numéricos.
• Ejemplos de funciones para datos de tipo texto.
• Instalar y cargar librerías.

Unidad 4: Importar y exportar datos desde distintas fuentes

Aprendizaje Esperado:
• Aprender a importar y exportar datos con R para facilitar el trabajo usando distintos formatos de almacenamiento de datos.

Videos:
• Cómo definir rutas (path).
• Importación de datos en formato txt, csv, y desde Excel.
• Importación de datos en formato Stata, SPSS, y SAS – Exportación de datos en formato csv, Excel, Stata, SPSS, y SAS.
• Importar datos desde la web.

Unidad 5: Transformación y manipulación de datos

Aprendizaje Esperado:
• Aprender a transformar y manipular datos en R usando librerías especializadas y ampliamente utilizadas en el ámbito de la ciencia de datos (parte del denominado “tidyverse”).

Videos de Contenido:
• Datos ordenados (Tidy Data) e introducción al “tidyverse”.
• Manipulación de datos: librearía “tidyr”.
• Manipulación de datos: librería “dplyr”.
• Uso de la pipa/tubería (pipe) para escribir código en R.
• Caso práctico.

Unidad 6: Visualización de datos

Aprendizaje Esperado:
• Conocer los fundamentos básicos la visualización de datos y aplicar estos a través de la librería ggplot2.

Videos de Contenido:
• Introducción a la visualización de datos y a la librería “ggplot2”.
• Apariencia (“aesthetics”), objetos geométricos y ajuste de posición.
• Modificar color, “facets”, y agregar etiquetas.
• Caso práctico.

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