Facultad de Ciencias Agrarias | Sede Bogotá | Universidad Nacional de Colombia

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CURSO EN

ANÁLISIS DE DATOS EN R

Este curso te proporcionará las bases del lenguaje de programación estadística R, una de las herramientas de mayor auge en el campo del modelado estadístico, el cual te permitirá escribir programas que lean, manipulen y analicen datos cuantitativos como cualitativos. Conocerás desde su instalación, los entornos de desarrollo más comunes y su manejo en la nube; también se considerarán las librerías más comunes del análisis descriptivo analítico y gráfico, así como aquellas que se asocian al modelado univariante y multivariante de datos que provienen de experimentos diseñados, así como de estudios observacionales. Aprenderás el diseño de algoritmos en este contexto y la escritura de funciones. Finalmente utilizarán un entorno que le permitirá manejar editores de texto como Latex y generar informes en formato html o pdf de los resultados de un análisis.

Inicia

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36 Horas

VIRTUAL

Lun. Mie. Vie.

6pm - 8pm

*Aplican descuentos.

Perfil participante:

Estudiantes y profesionales de las ciencias agrícolas y biológicas con conocimientos mínimos de estadística y/o diseño experimental.

Al finalizar el curso aprenderás:

Utilizar el lenguaje de programación R con el fin de manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica, a través del procesamiento de datos de diferente naturaleza.
Taxonomías del diseño experimental de enfoque moderno y sus formas de análisis en el entorno de RStudio.
Hacer muestreo espacial y juzgar dependencia espacial.
Escribir en latex dentro de R.
Generar informes en formatos html o pdf con modificaciones simples de código html, para las que no necesitará ser un programador especializado, además, podrás escribir tus propias funciones, publicarlas en RPubs y en otros espacios de la nube.

• Reconocimiento del Software R y lectura de datos.

• Creación de variables en R y codificación de valores de datos. Análisis de datos mediante estadística descriptiva.

• Uso de R en el análisis experimental: ANOVA y Comparación de medias.

• Diseños Completamente al Azar y Diseño Jerárquico.

• Bloques al Azar y Cuadrado Latino.

• Experimentos factoriales y parcelas divididas.

• Análisis de regresión y de covarianza.

• Medidas repetidas.

• Diseño experimental no paramétrico.

• Introducción a modelos lineales generalizados.

Prof. Aquiles Darghan Contreras

Perfil Capacitador:

Ing. Agrónomo, MSc Estadística Aplicada, PhD Estadística. Docente Universitario con más de 20 años de experiencia en modelado predictivo, diseño de experimentos y métodos multivariados. Con más de 150 cursos de postgrados dictados entre Venezuela y Colombia en las áreas antes mencionadas, además del diseño de encuestas, minería de datos, programación SAS, C++ y JAVA y LaTeX, análisis de datos categóricos, estadística espacial, modelado de superficies de respuesta y muestreo.