Análisis y Visualización de Datos con R

En este curso nos introducimos en el lenguaje de programación R para crear, obtener y limpiar datos de diversas fuentes. Luego veremos herramientas para desarrollar análisis y visualizaciones, proponiendo formas de contar historias con datos que hagan la diferencia. 

Duración 8 semanas (32 hs.) 

Inicio 4 de agosto

Modalidad Asincrónica. Aula virtual con tutoría personalizada

Profesora Julieta Lenarduzzi y Florencia Gallinger

Objetivos

  • Conocer y manejar el lenguaje de programación R.

  • Utilizar R para limpiar, explorar y visualizar datos.

  • Elegir las herramientas más adecuadas para responder nuestras preguntas con una correcta visualización de los datos.

 

Destinatarias/os

El curso se dirige a personas que tengan interés, o cuyas ocupaciones requieran del conocimiento del lenguaje de programación R para el análisis de datos en el ámbito de las ciencias sociales: 

  • estudiantes avanzadas/os de grado y posgrado​, 

  • investigadoras/os y grupos de investigación universitarios​, 

  • docentes de grado y posgrado​ 

  • técnicas/os y profesionales del ámbito público y privado

​Contenidos

Módulo 1: Ver, crear y modificar datos 

Clase 1: Introducción a R 

Descarga e instalación de R en Windows y Mac

Instalación de R Studio

Operación

Paquetes

 

Clase 2: Lenguaje de programación

Usos de la consola: aritmética en R

Asignación de variables

Tipos de estructuras de datos: vectores, matrices, marcos de datos (data frames) y listas

Crear y nombrar vectores, seleccionar elementos y comparar vectores

Crear y modificar matrices. Realizar cálculos

Crear, subdividir y comparar factores

Crear marcos de datos, seleccionar partes y ordenarlos en función de variables

Crear, nombrar y subdividir listas.

 

Clase 3: Obtener y limpiar datos

Datos crudos y procesados

Componentes de Tidy Data

Descargar archivos

Leer archivos locales

Excel, XML y JSON

MySQL, HDF5, la red, APIs

Otras fuentes

 

Clase 4: Transformar datos

Organizar y ordenar datos

Resumir datos

Crear nuevas variables

Modificar la forma de los datos

Gestionar data frames con dplyt

Fusionar datos

Editar variables de texto

Variables de fechas

 

Módulo 2: Analizar y visualizar datos

Clase 5: Gráficos para datos categóricos  

Gráficos básicos, Lattice y ggplot2

Gráfico de barras y columnas

Gráfico de perfil (profile plot)

Diagrama de puntos

Gráfico circular, spie, polígonos radiales, gráfico de columnas radial

Gráfico de línea, bump chart

Nube de palabras

Mapa de calor

Gráfico de mosaico, Treemap

Polígono de frecuencia

Gráfico de cascada

Gráfico de radar

Gráfico de coordenadas paralelas

Gráfico de área

Gráfico de alfombra

 

Clase 6: Gráficos para distribuciones y series de tiempo 

Histograma y gráfico de densidad

Gráficos de caja y gráficos de violín

Pirámides poblacionales

Curva de Lorenz

Representación gráfica de series “cortas” con columnas

Representación del área debajo, entre y sobre una serie de tiempo

Problemas con la representación de datos diarios, semanales y mensuales

Casos especiales

 

Clase 7: Gráficos de dispersión y mapas

Gráfico de dos variables cuantitativas

Agregado de tamaño y color de los puntos

Ejes

Líneas (regresión)

Intervalo de confianza

Etiquetas

Promedios

Línea de distribución bivariada

Líneas de conexión de puntos

Mapas de puntos, íconos o diagramas

Líneas de conexión de puntos

Mapa cloropético

Casos especiales

Matriz de gráficos

 

Clase 8: Tableros (dashboards)

Paquete Shiny

Crear una App

Explorar los componentes

Desplegar la App

Generar Reportes

Metodología

Para cada clase las/los estudiantes podrán acceder a varios archivos e hipervínculos para trabajar sobre la clase correspondiente:

  • un documento pdf con el contenido de la clase;

  • bibliografía sugerida;

  • uno o más videos para mostrar cómo se realizan los procedimientos; 

  • bases de datos o material complementario sugerido; y

  • consignas para realizar ejercicios.

Habrá una clase por semana el requerimiento de dedicación por parte de las/os estudiantes es de 6 hs. para cada clase. Las/los estudiantes pueden ver las clases y realizar los ejercicios en los horarios que prefieran y la docente responderá a sus consultas y hará devoluciones individuales de los ejercicios.

Se requiere tener instalados los programas Adobe Acrobat y Microsoft Word.

Se recomienda utilizar el navegador de internet Google Chrome.

 

Evaluación

  • Ejercicios: habrá 4 ejercicios a realizar a lo largo del curso. Cada uno representará un 20% de la calificación final. 

  • Examen final: al finalizar el curso habrá un examen con 10 preguntas de tipo multiple choice. La nota obtenida representará un 20% de la calificación final.​

Certificación

Para obtener el certificado de PARTICIPACIÓN del curso se requiere  completar al menos 3 ejercicios.

 

Para obtener el certificado de APROBACIÓN del curso se requiere completar al menos 3 ejercicios y aprobar el examen final con un puntaje de 6/10.

Los certificados de aprobación del curso son extendidos por TIBER Escuela de Estudios Políticos y Sociales.

El curso no brinda puntaje docente.

Precio

moneda
pago hasta el 10/06/2022
pago desde el 11/06/2022
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