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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
6,684 calificaciones
2,691 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.

LA
24 de feb. de 2021

El curso muy bonito, bastante bueno para entrar al mundo del R. En cuanto al certificado siento que falta que indique temas y tiempo para que tenga mas validez y no sentir que no vale la pena pagarlo.

Filtrar por:

2326 - 2350 de 2,660 revisiones para Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

por Jorge M

11 de sep. de 2019

Me hubiese agradado que el curso tuviese más énfasis en la parte de graficación con ggplot y en el tópico de simulaciones.

por Gerardo I Q A

19 de ago. de 2020

muy bueno, algunas preguntas en los videos estan en el video equivocado pero no interfiere grandemente con la enseñanza

por Gonzalo

10 de ago. de 2020

Cumplio las expectativas. Se aprende lo basico en la utiizacion del soft. Quizas estaria bueno un poco mas de practica.

por Moises P

17 de oct. de 2019

Curso básico para iniciar la estadística en R. Buen diseño y material audiovisual acorde con los objetivos perseguidos

por laura r

1 de sep. de 2019

Me gustó. Bastante básico pero lo necesario para empezar a entender el manejo de R. Muchas gracias por su esfuerzo!!!!

por Daniel F D B

7 de abr. de 2020

Este curso fue muy útil ya que se fue desarrollando los temas junto con la practica dentro de la aplicación R-Studio.

por Antonio G M

31 de oct. de 2016

No está mal pero haría falta algo más de prácticas en programación y algún ejemplo de procesamiento de datos grandes.

por Erika j A B

26 de may. de 2019

seria bueno que fuera un poco mas practico y decir lo fundamental, aveces dan muchas cosas que no son tan relevantes

por Bernard V

3 de jul. de 2019

Good course giving the basics on R. Two tutorials had strangely worded questions. Good thing the forum helped out!

por Antonio F C

29 de mar. de 2021

Muy bueno para empezar. Si sabes programar en otros lenguajes, irás deprisa. Lo difícil vendrá después del curso.

por Juan S U R

15 de sep. de 2019

El curso presenta algunos errores de redacción en las "formulas" para programar, sin embargo es muy bueno y útil.

por Rommel

30 de sep. de 2016

Es un curso básico y está bastante completo además los foros de discusión son muy buen complemento, recomendable.

por Randall H

4 de ago. de 2020

A good introductory course, it would be useful to delve on to some things like ggplot2 but it is still very good

por Alberto N M

8 de sep. de 2019

En los primeros módulos no se entiende bien esa parte de guardar los archivos, fuera de eso todo bien explicado.

por Fernando D C B

18 de feb. de 2018

Buen curso a nivel introductorio. Importante que se corrijan los errores que se generan al momento de las tareas

por Jose J

7 de ene. de 2018

Es un curso excelente. Para calificarlo con 5 seria ideal que los ejercicios fuesen distintos a los de la clase.

por Gabriel G G

20 de nov. de 2016

Se necesita un nuevo curso que integre funciones y operaciones más avanzadas, como los pronósticos, por ejemplo

por dario a

28 de abr. de 2020

Es un curso muy interesante, bien detallado, y brinda información útil que se puede aplicar en el área laboral

por Ignacio F N

20 de abr. de 2020

Esta muy bien como introducción. No esperes dominar R después de este curso pero te aporta conocimiento básico

por JOSE M O O

19 de ago. de 2018

Muy buena introducción al lenguaje R, muy completo para adentrarnos a esta herramienta tan práctica y potente.

por Trinidad B S

7 de oct. de 2020

Excelente curso! Aprendi las cosas basicas para luego profundizar y complejizar mis analisis. Muchas gracias!

por Edward A P C

30 de sep. de 2019

Buena introducción a R, pero creo que la deberían de hacer un poco mas sencilla. Muchas Gracias por el curso.

por Diego A Z L

9 de abr. de 2019

Excelente para iniciarse en el mundo de R y comenzar a perder el miedo de probar con programación estadística

por Erick M C

30 de ene. de 2021

Buen curso de introducción para las nociones básicas y entender las posibilidades del programa. Recomendable

por Felipe R L

23 de may. de 2020

Muy bueno. Algunos errores en las presentaciones y las prácticas deberían exigir un poco más del estudiante.