Destinatarios/as

Alumnos y alumnas de doctorado con conocimientos básicos sobre el manejo de R y sobre la elaboración de informes y documentos reproducibles. Recomendable haber realizado previamente los cursos de Introduccción a R y Rstudio y Procedimientos para la elaboración de informes y documentos ciéntifico-técnicos, o poseer los conocimientos que se abordan en ellos.

El curso está destinado a quienes se interesen por avanzar en tareas de gestión de datos, y en su caso, en el manejo de grandes volúmenes de información. También se abordará la adecuada organización de los datos en una o más tablas, la codificación y los formatos para la presentación de los dados. Por otro lado, discutiremos métodos para la elaboración automática de tablas de datos; en especial, a partir de fuentes originalmente heterogéneas o donde es necesario reelaborar la propia información para abordar otros enfoques o análisis de la información. También se abordará la elaboración de una estadística descriptiva mediante tablas de resultados o gráficos más o menos complejos. Todo ello considerando siempre la forma de automatizar las tareas repetitivas con funciones de usuario.

Competencias

  • Saber preparar la información para su mecanización y tratamiento estadístico
  • Ser capaz de representar datos y funciones de forma integrada con R
  • Ser capaz de resumir la información mediante tablas y estadísticos
  • Ser capaz de exportar tablas y gráficos elaborados con R

Contenidos

  1. Datos y ficheros: formatos, codificación y estructura
  2. Importación y exportación de datos en R
  3. Resumen de datos: tablas, estadísticos y gráficos
  4. Distribución de frecuencias y distribuciones de probabilidad
  5. Objetos en R: manipulación avanzada de datos y simulación
  6. Creación de funciones en R: generalizando un procedimiento
  7. Toda la potencia de la representación gráfica en R
  8. Creación de gráficos y exportación: formatos gráficos

Resultados de aprendizaje

  • Manejar los datos con R y otras herramientas para la creación de ficheros destinados al análisis.
  • Conocer métodos de simulación para evaluar procedimientos y tomar decisiones en la representación de datos.
  • Ser capaz de describir y depurar los datos mecanizados de forma automática.
  • Se capaz de reorganizar la información de los datos para una lectura y verificación ágil o un análisis posterior.
  • Tener criterios y procedimientos para una adecuada representación gráfica de los datos.

Evaluación

Para la superación del curso se exigirá:

  • la asistencia a las sesiones presenciales que son obligatorias

  • la cumplimentación del cuestionario de satisfacción del curso

  • la realización y entrega de las tareas requeridas, tal como se indica a continuación

El curso es semipresencial, al trabajo en las sesiones presenciales ha de sumarse el realizado por el alumnado siguiendo las indicaciones que se detallan en el aula virtual; estas se inician antes de las sesiones presenciales. En cada sesión se propondrán diversos ejercicios, que se discutirán y resolverán in situ, y se planteará una tarea previa a la siguiente sesión que se entregará en el aula virtual. Además, existe una tarea final del curso con fecha límite de una semana tras la realización de la última sesión presencial.










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