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El objetivo es conocer las generalidades del software estadístico R y sus principales aplicaciones en el ámbito de las Ciencias Sociales, con la finalidad de realizar operaciones de análisis de datos en el contexto de la era del Big Data.

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Sobre el Curso

Objetivo general:

  • Conocer las generalidades del software estadístico R y sus principales aplicaciones en el ámbito de las Ciencias Sociales, con la finalidad de realizar operaciones de análisis de datos en el contexto de la era del Big Data.

Objetivos específicos:

  1. Identificar las principales características del lenguaje de programación en R.
  2. Realizar cálculo de estadísticos descriptivos y representaciones gráficas.
  3. Capacitar en la investigación y aplicación de diversas herramientas de Data Science.
  4. Identificar los principales conceptos de estadística descriptiva.
  5. Ejecutar operaciones para manipular y operar bases de datos.
  • Estudiantes de pregrado (cuarto año en adelante) y postgrado del área de las Ciencias Sociales, Humanidades,  y Ciencias de la Empresa, Marketing y Administración. Profesionales de las mismas áreas mencionadas.
  • Se requiere un conocimiento general de metodología y técnicas de investigación.
  • Cada estudiante deberá contar con un computador operativo.
  • No se requieren conocimientos computacionales previos excepto un manejo intermedio en instalación y configuración de softwares (descarga de archivos, instalación y configuración de programas, etc.).
  • Es deseable un manejo intermedio del idioma inglés.
  • Clases teóricas/expositivas.
  • Talleres de metodologías para entrenamiento en competencias computacionales y razonamiento lógico.
  • Desarrollo de líneas de código en software especializado.
  • Análisis de casos y discusión teórica.
  • Talleres y laboratorios de aplicación mediante uso de bases de datos contextualizadas.

Descarga el Programa completo de este curso

Programas del Curso

Sesión 1

  • Descripción de software R.
  • Lenguaje orientado a objetos.
  • Interfaz (prompt, editor y menú).
  • Tipo de variables.
  • Operadores aritméticos.
  • Operadores lógicos.
  • Operadores relacionales
  • Estructura de datos cualitativos y cuantitativos.
  • Actividad individual

Sesión 2

  • Introducción a package Tidyverse.
  • Crear, probar y grabar bases de datos.
  • Concatenar y separar archivos (registros y variables).
  • Transformar y recodificar variables.
  •  

Sesión 3

  • Medidas de tendencia central.
  • Medidas de dispersión.
  • Estadísticos de forma.
  • Cálculo de estadísticos de resumen.

Sesión 4 

  • Taller práctico grupal 

Sesión 5

  • Estructuras de control (if, else, while, for, break, next).
  • Familia apply.
  • Introducción a visualización de datos.

Sesión 6

  • Exportación e importación de bases de datos.
  • Interacción con Microsoft Excel.
  • Automatización de informes con R Mark Down.
  • Generación de reportes cualitativos y cuantitativos vía HTML y PDF.

Facilitador

Zacarias Abuchanab

  • Sociólogo (Universidad de Buenos Aires)
    Actualmente maestrando en Ciencia de Datos (Departamento de Matemática y Ciencias
  • Universidad de San Andrés) y maestrando en Estadística Matemática (Instituto del Cálculo – Universidad de Buenos Aires).
  • Parte del equipo de Datos Abiertos del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires.

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