Programa del curso

Introducción al Manejo del Software Estadístico R (IMSER).
Docentes
En orden alfabético:
•
Matías Arim (docente responsable; Facultad de Ciencias, CURE Maldonado, UdelaR).
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Juan M. Barreneche (Facultad de Ciencias, UdelaR; PUC, Chile).
•
Carla Rivera (Facultad de Ciencias, UdelaR).
Colaboradores
•
Mauro Berazategui (Facultad de Ciencias, CURE Maldonado, UdelaR).
Contacto: [email protected]
Carga horaria
El curso dura 12 semanas. La carga horaria varía mucho según el estudiante; el valor esperado es de 60
horas en total o 5 horas semanales. En la experiencia anterior (2012) el 80% de los estudiantes dedicó
entre 2 y 17 horas semanales, según ellos mismos expusieron en la encuesta de evaluación final.
Objetivo general:
Lograr que los participantes adquieran los conocimientos básicos suficientes para que puedan continuar
usando y aprendiendo R de forma autónoma y efectiva.
Objetivos Específicos
•
Lograr una familiarización con la sintaxis de R y los conceptos más fundamentales que esto
implica (como las clases de objetos, funciones, operadores, etc.).
•
Familiarizar al estudiante con las funciones más comunes utilizadas en el trabajo con R.
•
Mostrar herramientas básicas para trabajar con datos, incluyendo importación, exportación y
manipulación de tablas, así como las características más importantes de la clase "data.frame".
•
Mostrar los controles básicos de la salida gráfica que existen en los paquetes base de R.
•
Familiarizar al estudiante con la creación de funciones y las particularidades que esta
herramienta presenta. Mostrar las herramientas de depuración que existen en R para corregir
errores de código.
•
Incorporar el uso de los distintos "controladores de flujo" (for, while, if/else, break, etc.).
Programa:
El curso constó de 6 unidades, con 6 repartidos de ejercicios. En cada unidad se darán lecciones en
video y en texto con cuestionarios asociados a cada una.
Unidades:
1. INTRODUCCIÓN
1.1.-
Sobre R, Costos y Beneficios.
1.2.-
Una sesión de ejemplo.
1.3.-
Uso de la ayuda.
1.4.-
Scripts y directorios de trabajo.
1.5.-
Paquetes contribuidos (extra).
Repartido I.
2. FUNDAMENTOS
2.1.-
Operadores relacionales y lógicos.
2.2.-
Clases de objetos.
2.3.-
Vectores
2.4.-
Matrices
2.5.-
Listas y data.frames
2.6.-
Identificadores y coercionadores
Repartido II.
3. TRABAJO CON DATOS
3.1.-
Importar y exportar datos.
3.2.-
Factores
3.3.-
Exploración y manipulación de datos, parte I.
3.4.-
Exploración y manipulación de datos, parte II.
3.5.-
Gráficos simples para visualizar datos (extra)
Repartido III.
4. GRÁFICOS Y ESTADÍSTICA
4.1.-
Distribuciones, muestreos y números aleatorios.
4.2.-
Fórmulas.
4.3.-
Regresión lineal.
4.4.-
ANOVA.
4.5.-
Gráficos.
Repartido IV.
5. CREACIÓN DE FUNCIONES
5.1.-
¿Para qué hacer funciones?
5.2.-
Anatomía de las funciones.
5.3.-
Salidas de las funciones.
5.4.-
Depuración de funciones.
5.5.-
Guía de estilo (extra).
Repartido IV.
6. ESTRUCTURAS DE CONTROL
6.1.-
Estructuras de control, una introducción
6.2.-
Loop for
6.3.-
Loop while
6.4.-
if / else
Repartido VI.
Recursos
•
Página del curso en la plataforma EVA: http://eva.universidad.edu.uy/course/view.php?id=1454
•
Videos online (canal de YouTube): http://www.youtube.com/user/VideosCursoR?feature=mhee
•
Foro del curso: http://imser2013.ribbot.com/
•
Twitter (@imser_) https://twitter.com/imser_