Bootcamp Aprende análisis de datos en R

Katherine Epple Riquelme

Licenciada y titulada en Estadística de la UC, con amplia experiencia en análisis de datos, tanto en consultoría como en investigación. Consultora y profesora en Data UC y Adalid Chile, en las áreas de Machine Learning, Inferencia Estadística y Modelamiento Matemático y Estadístico.

EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.

En la actualidad, tener conocimientos de programación se ha vuelto una valiosa habilidad. Tener la capacidad de identificar problemas que se pueden resolver mediante la programación y ser capaz de implementar tales soluciones, es algo cada vez más requerido en la industria. Por otro lado, la capacidad de trabajar con grandes volúmenes de datos, analizarlos y obtener de ellos información de valor es hoy en día de una enorme ventaja para desempeñarse con éxito en diversos ámbitos profesionales.   

El propósito del curso es otorgar a profesionales de diversas disciplinas, habilidades relacionadas con la programación, estadística y comunicación del uso de la información y bases de datos, utilizando las herramientas disponibles en el lenguaje de programación R. 

Se utiliza una metodología de enseñanza intensiva y altamente práctica, donde se trabaja de forma aplicada sobre datos de diverso tipo, utilizando las funcionalidades del lenguaje R, con miras a procesarlos y obtener información relevante a partir de los mismos.

• Notebook propio.
• Se recomienda, a responsabilidad del alumno, manejo del idioma inglés para acceder a bibliografía y software en este idioma.

1. Identificar los fundamentos básicos de programación en lenguaje R.
2. Realizar análisis exploratorio y programación estadística en R con bases de datos.

Horas cronológicas: 24 horas

Créditos: 5

Resultados del Aprendizaje

1. Distinguir los elementos básicos de la programación en el lenguaje R.
2. Aplicar razonamiento estadístico en la obtención de información a partir de bases de datos.
3. Realizar análisis cuantitativos utilizando técnicas básicas de Estadística en R
4. Visualizar información obtenida a partir de los datos aplicando las funciones disponibles en R.

Contenidos: 

• Instalación e introducción a R y R Studio.
• Fundamentos básicos de programación; el lenguaje de programación R.
• Tipos y estructuras de datos en R: variables, vectores, arreglos, tablas.
• Introducción a Tidyverse.
• Importación y exportación de datos en R. 
• Conceptos básicos de Estadística y Probabilidad, aplicados en R.
• Análisis estadístico descriptivo, variabilidad en los datos y modelamiento lineal en R.
• Visualización básica en R: el paquete ggplot2.

Metodología de enseñanza y aprendizaje: 

El curso se enfocará en utilizar una metodología aplicada, donde los estudiantes aprenden diseñando soluciones, desarrollando código y mejorando iterativamente. El curso se dividirá en sesiones sincrónicas vía Zoom y sesiones presenciales en sala, durante las cuales los alumnos contarán con el apoyo permanente y presencial del docente para lograr los objetivos, sumado al material de apoyo de clases que se encontrará disponible desde el LMS Moodle. Se trabajará con bases de datos reales abiertas a uso público.

Evaluación de los aprendizajes:

Se realizarán 2 evaluaciones prácticas dentro del horario del curso. 

• Evaluación práctica de un ejercicio aplicado 1, individual (desarrollo) 50%
• Evaluación práctica de un ejercicio aplicado 2, grupal (desarrollo) 50%

BIBLIOGRAFÍA

Mínima: páginas web

• Sitio de descarga de R Studio https://posit.co/
• Introducción a R.  https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf

Complementaria

• Grolemund. G. (2014). Hands-on Programming with R. O'Reilly Media. Disponible en: https://rstudio-education.github.io/hopr/ 
• María Teresa Ortiz. (2018). Curso de Estadística Computacional: Libro de apoyo para el curso Estadística Computacional. Disponible en: https://tereom.github.io/est-computacional-2018/ 

Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica: 

Calificación mínima de 4.0 en su promedio ponderado.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile. El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación. 

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

• Copia Documento de Identidad (CI, DNi, Pasaporte)

Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas@ing.puc.cl.

VACANTES: 40

INFORMACIÓN RELEVANTE

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

• El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
• No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula