Programación en R - Aprende análisis de datos eficiente

Contenidos explorados en detalle

Este curso de programación en R cubre los fundamentos del lenguaje, desde la sintaxis básica hasta técnicas avanzadas de análisis de datos. Aprenderás a manipular estructuras de datos como vectores, matrices y data frames, así como a utilizar funciones y paquetes esenciales como dplyr y ggplot2. Se profundiza en la importación y exportación de datos, la limpieza de datasets y la visualización gráfica. También se aborda el uso de bucles, condicionales y la creación de funciones personalizadas. El curso incluye técnicas de programación funcional y una introducción al desarrollo de paquetes en R, permitiéndote automatizar tareas y mejorar la eficiencia en el análisis de datos.

• Dominar la sintaxis básica y estructuras de datos en R.
• Aplicar técnicas avanzadas de visualización y análisis estadístico.

Público objetivo de este PDF

Este material está diseñado para estudiantes, investigadores y profesionales que necesitan aprender R desde cero o mejorar sus habilidades existentes. Es ideal para científicos de datos, estadísticos, bioinformáticos, economistas y cualquier persona interesada en el análisis cuantitativo. No se requieren conocimientos previos de programación, aunque una base en estadística será útil. También es valioso para académicos que buscan herramientas para procesar datos de investigaciones o para profesionales en negocios que desean automatizar reportes y dashboards.

Ejemplos prácticos y aplicaciones reales

En este curso, aplicarás R a casos reales como el análisis de ventas de una empresa, donde usarás regresiones lineales para predecir tendencias. Otro ejemplo es el procesamiento de datos climáticos para visualizar patrones de temperatura con ggplot2. También simularás experimentos estadísticos, como pruebas A/B para marketing digital, y crearás informes automatizados con R Markdown. Un proyecto práctico incluye la limpieza de datos de redes sociales para análisis de sentimientos usando el paquete tidytext.

Sectores de aplicación profesional

• Salud : R se usa para análisis genómico y estudios clínicos; por ejemplo, procesamiento de datos de secuenciación de ADN con Bioconductor.
• Finanzas : Modelado de riesgos y predicción de mercados; como calcular el VaR (Value at Risk) para portafolios de inversión.
• Marketing : Segmentación de clientes con clustering (k-means) y análisis de campañas publicitarias.

Novedad 2025 : Auge del uso de R en inteligencia artificial ética, con paquetes como DALEX para explicabilidad de modelos.

Guía de términos importantes

• Data Frame : Estructura tabular en R que almacena datos en filas y columnas, similar a una hoja de cálculo.
• ggplot2 : Paquete para visualización de datos basado en la gramática de gráficos.
• Tidyverse : Conjunto de paquetes (dplyr, tidyr) para manipulación y limpieza de datos.
• Vectorización : Procesamiento eficiente de operaciones sobre vectores sin bucles explícitos.
• CRAN : Repositorio oficial de paquetes de R (Comprehensive R Archive Network).

Respuestas a preguntas frecuentes

¿R es mejor que Python para análisis de datos?
R sobresale en análisis estadístico y visualización, con librerías especializadas como ggplot2 y lme4. Python es más versátil para integración con otras herramientas. La elección depende del proyecto: R es ideal para investigación académica, mientras Python es mejor para desarrollo de software.

¿Cuánto tiempo se necesita para aprender R?
Con dedicación de 5-10 horas semanales, puedes dominar los fundamentos en 2-3 meses. Para nivel avanzado (paquetes personalizados, Shiny) se requieren 6-12 meses. La práctica con proyectos reales acelera el aprendizaje.

Ejercicios aplicados y estudios de caso

El curso incluye proyectos como: 1) Análisis de datos de COVID-19: importar datasets públicos, calcular tasas de contagio y crear mapas interactivos con leaflet. 2) Dashboard de ventas: usar Shiny para visualizar KPIs en tiempo real. 3) Minería de texto: extraer patrones de reseñas de Amazon con tm y wordcloud. Cada proyecto incluye código comentado y datasets de ejemplo.