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Learner Reviews & Feedback for Introducción a Data Science: Programación Estadística con R by Universidad Nacional Autónoma de México

4.7
stars
8,383 ratings

About the Course

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....

Top reviews

LS

Feb 24, 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.

DB

Mar 10, 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.

Filter by:

2576 - 2600 of 3,262 Reviews for Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

By Majo S

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Jan 30, 2018

Muy util

By Alexeis F F

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Oct 13, 2017

M

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By Fredy A

•

Mar 22, 2016

Perfecto

By Mateo D V

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May 30, 2024

GRACIAS

By Juan C E H L

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Sep 20, 2022

mgenial

By josue c

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Jun 18, 2021

Sucinta

By Hugo A

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Jun 8, 2020

Gracias

By Jordin H H

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Oct 18, 2018

gracias

By JUAN C H V

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Nov 7, 2024

GENIAL

By Luis M R P

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Jul 9, 2022

bueno

By Esteban P

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Feb 17, 2017

genial

By Angely S V F

•

Jul 22, 2024

Bien.

By Madeleyne G A

•

Jul 22, 2024

Bien.

By SANTIAGO D B R

•

May 29, 2022

10-10

By ANDRES D V

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Dec 15, 2018

bueno

By Diego N C F

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May 24, 2017

Bueno

By adrian d

•

Mar 14, 2022

GOOD

By Lisset d C G D

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Jan 13, 2022

: )

By CAROCANCHA A Y A

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May 13, 2021

ok

By Jhonier S R G

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Aug 20, 2019

ex

By LIZETH T F G

•

Aug 2, 2021

z

By David A D V

•

Jan 22, 2019

E

By Jaime O B G

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Jan 30, 2017

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By Persio R M A

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Jun 16, 2016

E

By Antonio R

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Jul 8, 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.