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Opiniones y comentarios de aprendices correspondientes a Introducción a Data Science: Programación Estadística con R por parte de Universidad Nacional Autónoma de México

4.7
estrellas
7,434 calificaciones
2,987 reseña

Acerca del Curso

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. Objetivo Al término del curso: Utilizarás el lenguaje de programación R con el fin de manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica, a través del procesamiento de datos cuantitativos. Forma de trabajo Este curso busca introducirte en el lenguaje de programación estadística R, un lenguaje computacional diseñado para el análisis estadístico de datos. Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales que tienen interés en poder utilizar esta herramienta, para leer, manipular, analizar y graficar datos. Utilizarás un IDE (Ambiente de Desarrollo Integrado) muy popular para trabajar con el lenguaje R, llamado RStudio, que se ha vuelto el IDE de facto para programar en R. En cada módulo encontrarás videos que te guiarán en la instalación de las herramientas a utilizar, así como explicaciones de las operaciones básicas y los elementos específicos que ofrecen un manejo más profundo del lenguaje. También hallarás algunas referencias bibliográficas para ahondar en el tema que sea de tu interés. Para complementar las lecciones, realizarás prácticas con el lenguaje, las cuales tendrán valor para la evaluación....

Principales reseñas

DB

10 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.

VR

27 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

Filtrar por:

2351 - 2375 de 2,977 revisiones para Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

por Michael A P

17 de ago. de 2019

Práctico

por Maria J

30 de ene. de 2018

Muy util

por Alexeis F F

13 de oct. de 2017

M

u

y

b

u

e

n

o

por Fredy A

22 de mar. de 2016

Perfecto

por josue c

18 de jun. de 2021

Sucinta

por Hugo A

8 de jun. de 2020

Gracias

por Jordin H H

18 de oct. de 2018

gracias

por Esteban P

17 de feb. de 2017

genial

por SANTIAGO D B R

29 de may. de 2022

10-10

por ANDRES D V

15 de dic. de 2018

bueno

por Diego N C F

24 de may. de 2017

Bueno

por adrian d

14 de mar. de 2022

GOOD

por Lissette G D

13 de ene. de 2022

: )

por CAROCANCHA A Y A

13 de may. de 2021

ok

por Jhonier S R G

20 de ago. de 2019

ex

por LIZETH T F G

2 de ago. de 2021

z

por David A D V

22 de ene. de 2019

E

por Jaime O B G

30 de ene. de 2017

.

por Persio R M A

16 de jun. de 2016

E

por Antonio A R J

8 de jul. de 2019

Es una herramienta muy útil dentro de los campos economicos-estadísticos y econométricos que nos proporciona ventajas comparativas dentro del ambiente profesional. Además puedo agregar que dentro de su uso, se pueden explotar otras utilidades investigativas dentro del área de ciencias, biología y química en dónde he visto personalmente y junto a varios profesionistas el manejo de esta herramienta. Considero que el curso es impartido de excelente manera, sin embargo mi opinión es que debería existir un laboratorio que muestre visualmente en una interface replica de la pantalla de windows, mac o linux los pasos e instrucciones para diferentes ejercicios de las diferentes paqueterías... Esto debido a que como las matemáticas, el dominio de este lenguaje así como el de todos los demás se logra a través de la práctica continua, la necesidad de experimentar y probar nuevas combinaciones y explotar cada función del mismo.

por Jose A R

27 de feb. de 2018

El curso me ha parecido bastante interesante y bien estructurado para iniciarse en la programación en R. No obstante, fue un poco complicado iniciarlo, pues no se explica suficientemente claro que las prácticas se realizan de manera automática por medio de la librería "swirl" dentro de RStudio (novedad que luego me ha parecido un gran acierto) y del uso de tokens (que tampoco se explicaban muy bien cómo se usaban).

Creo que los vídeos mejorarían si se pudiera ver al profesor usando directamente el programa y escribiendo directamente el código, en lugar de ver capturas de ejemplos de códigos. Hay pequeñas acciones básicas que no se explican en los vídeos y que a veces suponen un obstáculo imprevisto al realizar las prácticas, que creo que no se producirían si pudiésemos ver al profesor hacer "en directo" algo similar a aquello que luego vamos a repetir en la práctica.

por Liliana M F

18 de may. de 2020

El curso, como dice en su descripción, es un curso introductorio, por lo tanto apenas es un comienzo para aprender a usar esta herramienta. Por lo tanto, el curso es bueno, cumple con las expectativas. Por otro lado, es cierto que necesitan actualizar algunas de las prácticas, el mejor ejemplo es la 11 "Creación de gráficas en 3D" que por lo menos yo no pude completar. Además, creo que sería bueno que la lección de "Depuración" la dieran al principio para aprender a resolver algunos de los errores que pudiéramos tener a lo largo de las siguientes prácticas, ya que muchas veces eran errores que se podían resolver fácilmente pero que muchos tuvimos problemas, solo bastaba con ir al apartado de "Discusión" para ver que muchos teníamos los mismos problemas.

por Francisco F

3 de nov. de 2017

Es un curso de introducción al lenguaje R, muy entretenido e interesante. Las tareas de programación son sólo seguir los pasos, no son prácticas como tales en que uno se pueda equivocar, sólo se limita a explicar a través de una interfaz cómo funciona cada parte del lenguaje. Eso es bueno pero también puede ser contraproducente si lo que quieres es algo de presión y la posibilidad de cometer errores, porque en este curso todas las actividades son guiadas. Fuera de aquello, es un curso muy bueno. También hay que tener en cuenta que es un curso centrado en la programación o el lenguaje en sí mismo y no en aplicaciones, o sea, no esperes aprender estadística con este curso porque no es su objetivo.

por Edna R R R

21 de jul. de 2020

Es un buen curso para quienes vamos empezando de cero en programación con R o simplemente deseen aprender a usar Rstudio para tareas básicas (hacer gráficas, operaciones matemáticas o estadísticas básicas). Lo recomiendo mucho adicionalmente para quienes jamás hemos tomado cursos en modalidad virtual, ya que el ritmo/intensidad horaria permite una fácil adaptación a este tiempo de ambientes virtuales de aprendizaje para a futuro abordar cursos más complejos sin abrumarnos.

A mejorar: Actualización de información respecto a la descarga inicial tanto de R como de paquetes, los foros están activos por los estudiantes para resolver esta clase de dudas más no hay un seguimiento por parte de la UNAM.

por OSCAR O E

18 de ago. de 2020

El curso fue magnífico, sin embargo considero que deben reparar o corregir algunos errores informáticos para que se puedan enviar las tareas sin demoras.

Además, a mi parecer es menester que haya al menos alguien conectado para ayudar en temas técnicos (aquí no me refiero a los ejercicios). El curso parece abandonado desde hace tiempo.

Subrayo, empero, primero, que el curso se debe en español, segundo, que el sr. Carlos Ernesto López Natarén diera tan buenas explicaciones y por último, la construcción del programa swirl para la capacitación en R. Claro, el camino es todavía extenso pero ya con ciertos elementos, uno no se siente tan perdido en el mundo de la programación.