Curso 'Iniciación a R'

Fecha: 14, 16, 21, 23, 28 de abril.
Horas: 16 horas
Horario: 16:00h-19:15h.
Matrícula: 130 euros.

PRESENTACIÓN:
Este curso introducirá al alumnado en el lenguaje de programación R. Este lenguaje es ampliamente usado en ámbitos profesionales y académicos por su versatilidad para la manipulación, análisis y visualización de datos. En ese sentido, R se está convirtiendo en un estándar del que es cada vez más importante tener, al menos, unas nociones básicas.

En este curso eminentemente práctico los alumnos aprenderán los fundamentos de R para el tratamiento de datos a través de casos con datos reales de diferentes tipos.

OBJETIVOS: 

• Familiarizarse con R como lenguaje de programación: sintaxis, variables, funciones. Uso de R a través de Rstudio, instalación de paquetes, consulta de documentación y ayuda online.
• Conocer los fundamentos del manejo de datos: entrada y salida con y desde R. Estructuras de datos. Manipulación de datos y generación de tablas y figuras básicas.
• Analizar y presentar datos: modelos estadísticos básicos, estructuras de control (condicionales y bucles). Visualización de datos con ggplot2.
• Comprender las capacidades de R para análisis avanzados: vectorización, análisis estadísticos complejos, manejo de datos con tidyverse, creación de funciones y paquetes.

DOCENTES: 
David García Callejas, Doctor en Ecología e investigador en la Universidad de Cádiz y la Estación Biológica de Doñana (EBD-CSIC).

DESARROLLO:
El curso se articula en seis jornadas donde se trabajará de forma iterativa. En cada jornada se utilizarán datos reales para familiarizarse con diferentes aspectos de R, construyendo sobre jornadas anteriores para revisitar así los conceptos ya aprendidos. El curso será principalmente práctico e interactivo:

1. Introducción a R
Introducción a R, historia, instalación y primeros pasos. Uso de R desde Rstudio. Uso de StackOverflow. Tipos de objetos de datos. Cómo construir los objetos de datos, manipularlos e indexarlos para extraer o modificar subconjuntos de datos. Crear y modificar variables. Guía de estilo.

2. Lectura, creación y manipulación de datos
Entradas y salidas de datos en los formatos más habituales. Conversión entre tipos de datos. Limpieza, selección, ordenación, y resumen de datos. Generación de tablas y figuras básicas.

3. Análisis estadísticos básicos y estructuras de control
Estructuras de programación clásicas en R: estructuras de control y bucles; primeras nociones sobre vectorización para trabajar sin bucles. Manejo avanzado de datos, programación y resolución de modelos estadísticos lineales.

4. Visualización de datos
Introducción del paquete 'ggplot2' para visualización de datos de diferentes tipos.

5. Conceptos avanzados en R
Vectorización en R base y a través de tidyverse. Modelos estadísticos avanzados. Creación de funciones y paquetes.

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