Este curso te proporcionará las bases del lenguaje de programación estadística R, la lengua franca de la estadística, el cual te permitirá escribir programas que lean, manipulen y analicen datos cuantitativos. Te explicaremos la instalación del lenguaje; también verás una introducción a los sistemas base de gráficos y al paquete para graficar ggplot2, para visualizar estos datos. Además también abordarás la utilización de uno de los IDEs más populares entre la comunidad de usuarios de R, llamado RStudio.
ofrecido por
Introducción a Data Science: Programación Estadística con R
Universidad Nacional Autónoma de MéxicoAcerca de este Curso
306,599 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
31%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
29%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 47 horas para completar
Español (Spanish)
Subtítulos: Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
GraphicsR ProgrammingRstudioExploratory Data Analysis
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Universidad Nacional Autónoma de México
La Universidad Nacional Autónoma de México fue fundada el 21 de septiembre de 1551 con el nombre de la Real y Pontificia Universidad de México. Es la más grande e importante universidad de México e Iberoamérica. Tiene como propósito primordial estar al servicio del país y de la humanidad, formar profesionistas útiles a la sociedad, organizar y realizar investigaciones, principalmente acerca de las condiciones y problemas nacionales, y extender con la mayor amplitud posible, los beneficios de la cultura.
Programa - Qué aprenderás en este curso
1 hora para completar
Instalación de Herramientas
Una pequeña introducción a lo que veremos en el curso y la instalación de las herramientas a usar en él, tanto para sistemas operativos Windows, Linux y Mac OS.
1 hora para completar
9 videos (Total 36 minutos), 3 lecturas
9 videos
Instalación de R en Windows XP4m
Instalación de R en Ubuntu Linux desde Fuentes7m
Instalación de Ubuntu Linux3m
Instalación de R en Mac OS X2m
Instalación de RStudio y Paquetes en Windows4m
Instalación de R Studio y Paquetes en Linux5m
Instalación de R Studio y Paquetes en Mac OS X3m
Bibliografía: Libros, Referencias y Notas Útiles1m
3 lecturas
Si no estás inscrito a este curso como usuario de Coursera para la UNAM, por favor revisa esta información:10m
Información General del Curso10m
Instalación de prácticas10m
13 horas para completar
Introducción al Lenguaje
En esta primera semana, tendrás tus primeros pasos en el lenguaje, entenderás que son los objetos, las clases, los tipos de datos y podrás leer y escribir datos a distintas fuentes y tipos de archivos.
13 horas para completar
10 videos (Total 86 minutos)
10 videos
Obteniendo Ayuda9m
Operaciones Básicas y Números5m
Atributos, Entrada y Coerción6m
Matrices3m
Precedencia Operaciones Vectoriales6m
Manejo de Fechas Tiempos8m
Listas, Factores, Valores Faltantes y Dataframes9m
Subjuntos de Datos13m
Leer y Escribir Datos11m
4 horas para completar
Utilización del Lenguaje
En esta semana, aprenderás a utilizar las estructuras de control para agilizar tareas repetitivas, a crear funciones para llevar a cabo tareas específicas o complejas, las reglas de alcance, el manejo de las fechas y variables de fechas, la importancia de utilizar operaciones vectorizadas para hacer tu código más rápido, por qué es importante escribir código con un buen estilo.
4 horas para completar
5 videos (Total 49 minutos)
5 videos
Funciones10m
Creando tu Primera Función en R7m
Guía para el Estilo de Código7m
Reglas de Alcance8m
19 horas para completar
Acercamiento al Sistema de Gráficos de R
En esta semana primero conocerás una familia de funciones vectorizadas, las cuales te permitirán efectuar operaciones con muy pocas líneas de código, después conocerás el sistema de gráficos y las funciones que permiten realizar modificaciones en él.
19 horas para completar
9 videos (Total 44 minutos)
9 videos
Funciones *apply: lapply / sappy4m
Funciones *apply: mapply / rep4m
Graficación con el Sistema de Base de Gráficos8m
Algunas Funciones Gráficas de Alto Nivel5m
Parámetros en el Sistema de Gráficos6m
Colores en el Sistema de Gráficos1m
Graficación con Notación Matemática1m
Creación de Gráficas en 3D2m
10 horas para completar
Expresiones Regulares, Graficación con ggplot2 y Simulación
Ensta última semana aprenderás sobre expresiones regulares y cómo utilizarlas con R, graficarás con el paquete de gráficos ggplot2, entenderás cómo encontrar errores y arreglarlos y llevarás a cabo simulación.
10 horas para completar
5 videos (Total 52 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
5 videos
Graficación con ggplot214m
Funciones Matemáticas y Utilitarias13m
Simulación4m
Depuración9m
1 lectura
Créditos10m
Revisiones
Principales revisiones sobre INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE: PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON R
por VR27 de oct. de 2016
Me ha gustado mucho el curso, muy dinámico, me ha permitido aprender ejecutando tareas de manera divertida, excelente curso, felicidades UNAM!! Gracias UNAM y gracias Act. Carlos Ernesto López Natarén
por DB10 de mar. de 2017
Un curso esencial para introducirse al mundo de R y RStudio. Es sencillo y ha cumplido mis expectativas de familiarizarme con las herramientas y el lenguaje básicos en este programa. Muy recomendable.
por LB26 de may. de 2017
Me gusta la didáctica y el contenido de todo el curso. La utilización del Swirl es toda una inspiración para los que se dedican a la docencia y logran que el estudiante sea partícipe del aprendizaje.
por AC30 de dic. de 2017
Me gustó el contenido, la explicación y las practicas en Rstudio, un buen comienzo para aquellos que apenas nos estamos introduciendo en este nuevo lenguaje y ambiente de la programación estadística.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Puedes solicitar un reembolso completo hasta dos semanas después de tu fecha de pago o (para los cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del comienzo de la primera sesión del curso, lo que ocurra después. No puedes recibir un reembolso luego de obtener un Certificado de curso, aun cuando completes el curso dentro del período de reembolso de dos semanas. Consulta nuestra política de reembolsos completa.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
