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Santoral: Santa María Micaela
Santoral: Santa María Micaela

Universidad Católica de Valencia

Catálogo de formación 2020/21

DGCursosSAFD

Introducción al tratamiento de datos con R. Nivel II

Educa-Acción Universidad Católica de Valencia

Código EA: 61203

Modalidad: Presencial

Total nº de horas: 16h

Docente: Mario Zacarés González

Horario: Lunes, miércoles y viernes, 21,25,28 y 30 de junio, de 9:00 a 13:00h

Lugar de impartición: La formación se realizará de forma bimodal, es decir, de forma presencial y vía Teams. Parte presencial: Aula 4401. Ntra. Sra. de los Desamparados. Excepto el 25/06 que será en el aula 4201

Fecha límite matrícula: 14/06/2021

Destinatarios: PDI UCV

Precio: Gratuito para PDI UCV

Presentación

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto respaldado por una amplia comunidad de desarrolladores. Su uso como herramienta de procesado y análisis de datos se ha extendido muy rápidamente debido a la gran variedad de librerías de análisis estadístico disponibles y a su gran versatilidad. Como la mayoría de lenguajes de programación, tiene una curva de aprendizaje lenta. Sin embargo, una vez adquiridas las competencias básicas de programación, constituye una potente herramienta algorítmica que permite controlar y automatizar cualquier etapa del tratamiento de los datos.

La introducción al tratamiento de datos con R se ha organizado en dos cursos complementarios. En el nivel I no se requieren conocimientos previos de R. El curso se plantea como una introducción a este lenguaje de programación y se centra en tres aspectos básicos del procesado de datos: depuración, análisis exploratorio y representación gráfica de datos.

El nivel II requiere tener experiencia previa con R y en particular con las herramientas de tratamiento de datos presentadas en el nivel I. El curso se centra en la implementación en R de algunas de las técnicas inferenciales clásicas del análisis estadístico.

Objetivos

  • Implementar pruebas paramétricas y no paramétricas con R
  • Aprender a construir modelos de regresión lineal y logística con R

Metodología

Para adquirir las competencias básicas en programación es imprescindible una práctica intensa y continuada. Por ello el curso se plantea de manera eminentemente práctica. La mayor parte de las sesiones se dedicarán a que el alumno resuelva por sí mismo un gran número de casos prácticos, aplicando los conocimientos adquiridos.

Contenidos

  1. Pruebas de normalidad
  2. Contrastes paramétricos y no paramétricos sobre medias poblacionales
  3. Pruebas de bondad del ajuste e independencia
  4. Regresión lineal y regresión logística

Curriculum Profesor

Mario Zacarés González. Es doctor en Física por la Universidad de Valencia.  Imparte la materia de Estadística en diversas titulaciones de la Universidad Católica de Valencia.

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