


Curso de Introducción a la Estadística Aplicada con R Software
490€
Cursos de ciencia y análisis de datos Fundación CertiUni y Máxima formación:
PRÓXIMAMENTE
Curso de Diseño y Análisis de Experimentos con R
690€
Curso de Análisis de Correlación y Regresión lineal con R
690€
Curso de Análisis Cluster en Data Mining con R
690€
690€
Curso de Machine Learning para clasificación con R
690€
Descripción
Programa del curso

Curso de Introducción a la
Estadística Aplicada con R Software
Toma el control de tus datos con R y ggplot2
El Curso de Introducción a R Software te prepara para dominar el
lenguaje estadístico de R Software en el manejo y el análisis
exploratorio de datos reales de investigación con resúmenes descriptivos
y gráficos de alta claridad mediante ggplot2.
Destinatarios
Este curso está destinado a estudiantes,
empleados e investigadores de cualquier
rama de estudios interesados en conocer
el lenguaje R Software y completar o
actualizar sus competencias sobre el
manejo, el análisis exploratorio de datos
y la interpretación de resultados.
✓ N o e s n e c e s a r i o c o n t a r c o n
conocimientos previos sobre Estadística
y programación en R Software.
✓ Los contenidos del Curso están
desarrollados completamente en torno
a R Software, la herramienta de
código l ibre l íder en análisis
estadístico para el manejo de grandes
volúmenes de datos y la representación
gráfica de alta calidad.

Competencias
El Curso de Introducción a R Software
complementa cualquier perfil profesional
vinculado al análisis de datos.
Al finalizar el curso habrás desarrollado:
• La capacidad de manipular y
gestionar tus datos, así como realizar
análisis exploratorios que apoyarán tu
toma de decisiones en tu organización,
investigación o a nivel personal.
• El dominio del lenguaje estadístico de
R Software y Rstudio, una de las
competencias profesionales más
demandadas en el mercado laboral de
la Ciencia de Datos.
Al finalizar la formación recibirás un
certificado de superación del curso
acreditado por
Objetivos
El Curso de Introducción a R Software te
prepara para adquirir competencias de
nivel experto en el análisis exploratorio de
datos dentro de contextos reales del
ámbito de la investigación. Al finalizar la
formación podrás:
• Identificar la valiosa información que
reside en tus datos.
• Extraer información descriptiva para la
toma de decisiones en situaciones
complejas.
• Comunicar de manera adecuada tus
resultados.
Desde nivel cero aprenderás a:
• Utilizar R Software y el editor de texto
RStudio.
• Crear tus propios códigos y funciones en R.
• Publicar resultados con RMarkdown en
distintos formatos.
• Conocer los diferentes tipos de objetos
en R.
• Trabajar con distintos paquetes en R.
• Gestionar bases de datos en R.
• Realizar análisis exploratorios.
• Crear gráficos avanzados en R.
• Identificar y manipular datos atípicos
(outliers) y datos ausentes (NA).
• Seleccionar la herramienta estadística
adecuada para análisis posteriores.
Metodología
Máxima Formación es garantía del
máximo rendimiento del tiempo
invertido:
100% online Tutorías individualizadas
Seguimiento personalizado
Evaluación continua
Acceso 24 horas al Campus
Sin examen final
Enfoque práctico
Análisis de casos reales
Aprendizaje progresivo
Sin horarios
Recursos audiovisuales
Método paso a paso
Comunidad on-line
Compartimos conocimiento
Programa del curso
TEMA 1
Estadística Aplicada con R
¿Por qué aprender Estadística?
▪ Introducción: la investigación científica, el Big Data y otras oportunidades.
▪ Todo lo que siempre quisiste saber sobre Estadística.
▪ Análisis de datos: hoja de ruta. Cómo seleccionar la herramienta estadística adecuada.
▪ Poblaciones y muestras.
▪ Interesante investigación de un caso real.
▪ 3 secretos para aprender Estadística Aplicada con éxito.
▪ Qué he descubierto acerca de la Estadística.
TEMA 2
R Software
Introducción a R Software
▪ La caja de herramientas del científico de datos.
▪ Qué es R. Instalación de R.
▪ Qué es R Studio. Instalación de R Studio.
▪ Ayuda. Paquetes. Viñetas. Citas. Documentación.
▪ Operaciones básicas en R.
▪ Importar y exportar datos.
▪ Estructuras de datos.
▪ Interesante investigación