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EIDUM: Introduccción a R y Rstudio para el análisis de datos

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Carga del curso

Número de horas de dedicación del estudiante:

  • Actividad presenciales (talleres): 12 horas (3 talleres de 4h)
  • Actividad personal: 18 horas

Destinatarios

Este curso va dirigido a los investigadores que requieren de herramientas para la manipulación de datos o han de utilizar métodos de análisis de datos. Esencialmente es un curso básico del lenguaje estadístico R y sus capacidades para manejar información cuantitativa y cualitativa, representación de datos y una introducción al uso de su amplísimo catálogo de funciones, que en la actualidad supera de largo el millón y medio. Entender los procedimientos de trabajo de los programas estadísticos y la metodología para preparar los datos y desarrollar protocolos de trabajo es uno de los aspectos básicos en la formación de un doctorando, si no posees estos conocimientos este curso es para ti; también, si sólo necesitas realizar tareas repetitivas para procesar información preparando tablas o gráficos. Es muy aconsejable haber realizado previamente el curso de Procedimientos para la elaboración de informes y documentos científico-técnicos, en su defecto conocer la elaboración de textos con rmarkdown.

Competencias

  • Utilizar con fluidez la terminal y manejar la interfaz básica de R.
  • Aprovechar las características los principales elementos, así como el fundamento, de la sintaxis de R.
  • Elaborar procedimientos básico de trabajo con R.
  • Resolver los problemas derivados de los mensajes de error del sistema.
  • Aprovechar las capacidades de R para generar documentos de investigación reproducible.

Resultados de aprendizaje

Ser capaz de instalar y utilizar el software libre R y Rstudio Disponer de procedimientos de trabajo para abordar el análisis para un conjunto de datos Saber elaborar procedimientos básicos para el tratamiento de datos Ser capaz de aplicar protocolos predefinidos de análisis con R Saber reutilizar protocolos conocidos o parte de ellos para resolver nuevos problemas Elaborar informes reproducibles

Evaluación

Para la superación del curso se exigirá:

  • la asistencia a las sesiones presenciales que son obligatorias
  • la cumplimentación del cuestionario de satisfacción del curso
  • la realización y entrega de las tareas requeridas, tal como se indica a continuación

El curso es semipresencial, al trabajo en las sesiones presenciales ha de sumarse el realizado por los alumnos siguiendo las indicaciones que se detallan en el aula virtual; estas se inician antes de las sesiones presenciales. En cada sesión se propondrán diversos ejercicios, que se discutirán y resolverán in situ, y se planteará una tarea previa a la siguiente sesión que se entregará en el aula virtual. Además, existe una tarea final del curso con fecha límite de una semana tras la realización de la última sesión presencial.

Agenda del curso

Todas las sesiones del curso, se realizarán durante el año 2017. El horario de los grupos 1 y 2 es de 16:00 a 20:00, el grupo 3 tiene horario de mañana, 9:30 a 13:00. En cada una de ellas habrá un descanso de 20 minutos, la duración total es de 4 horas.

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Buenas noticias: IBM crea una plataforma de cursos online gratuitos sobre Big Data

En los tiempos que corren es innegable que el conocimiento de las técnicas estadísticas que engloban la disciplina conocida como Big Data, se ha convertido en una herramienta indispensable para la gran mayoría de analistas de datos de la actualidad. La hiper-conectividad del siglo XXI y los grandes avances en materia tecnológica de estos últimos veinte años hacen que la sociedad se esté involucrando, voluntaria o involuntariamente, en una generación continua de datos que están esperando para ser analizados.

Cada vez más, plataformas o empresas propensas a recabar grandes volúmenes de datos, ven necesario disponer de una sección dedicada a aplicar técnicas de Big Data a la información obtenida en pos de un próspero desarrollo. Ejemplos de esto pueden hallarse en ámbitos como el de la sanidad, el transporte, o las redes sociales.

Quizá por este u otros motivos IBM haya decidido subirse al carro del Big Data presentando “Big Data University”, un sitio web educacional que ofrece cursos gratuitos sobre Big Data y bases de datos. Lo más interesante de estos cursos es que incluyen laboratorios prácticos que puede realizar en la nube y que cuenta con una pequeña prueba que si superas recibes un certificado.

Otra de las ventaja de BigDataUniversity.com es que se trata de un sitio manejado por la comunidad de IBMers, que contribuyen voluntariamente al desarrollo de los cursos y a la mejora del sitio web.

R4U…. Introducción al uso de R en entornos universitarios

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Comienza el curso “Introducción al uso de R en entornos universitarios” al que nosotros denominamos R4U

Este curso plantea un desafío aproximar el uso de R, un lenguaje, a un colectivo diverso como es el del “personal” de la universidad. Es un colectivo diverso en cualquiera de sus dimensiones, la marca es la heterogeneidad tanto en el PDI como en el PAS. Sin embargo, más allá del propio lenguaje está la metodología de trabajo, la gestión de la información, la automatización de procedimientos y tanto la optimización en la gestión del tiempo, como la de los resultados de la comunicación.

Veremos como R forma parte de un sistema de trabajo más amplio que exige ciertos cambios en los modus operandi y una formación continua, este esfuerzo proporciona resultado de distinta naturaleza y plantea preguntas personales relevantes, para conseguir las respuestas vamos a proporcionar elementos de juicio.

¿Qué esperamos del curso?

Estamos seguros de que muchas son las preguntas que los participantes en el taller se plantean y pueden ir desde lo más simple hasta cuestiones mucho más avanzadas ¿Qué es R? ¿R sólo lo usan los estadísticos? ¿Sabiendo ya manejar el programa estadístico X podre cambiarme a R fácilmente? ¿Cuánto cuesta aprender a utilizarlo? ¿Está orientado a un campo del conocimiento específico? ¿Tengo que aprender mucho e invertir mucho tiempo? ¿Hay diferentes niveles de “aprendizaje”? ¿Me compensa el esfuerzo de aprender para el rendimiento que obtendré en mi trabajo? ¿Cómo puedo hacer el análisis estadístico X y que significan sus resultados?

Realizaremos una serie de actividades que nos proporcionaran argumentos para responder a estas y otras preguntas, así, veremos:

  • como utilizar el lenguaje R para resolver problemas simples que nos afectan en el quehacer cotidiano.
  • Como se puede utilizar con fluidez la terminal y manejar la interfaz básica de R con muy poco esfuerzo.
  • Estudiaremos como aprovechar las características los principales elementos de R y su entrono, así como el fundamento de la sintaxis de R.
  • Abordaremos el desafío de elaborar procedimientos básicos de trabajo documentados y reproducibles con R.

Obviamente, el nivel del experiencia previa y las expectativas de uso para cada uno de los distintos participantes puede ser muy distinta, por ello, vamos a empezar desde cero, los más experimentados pueden saltar aquellas propuestas de lectura o actividades que sugerimos en los materiales de trabajo; pero nadie puede “saltarse” las tareas propuestas.

Estamos a vuestra disposición… 00RTeam

Taller: Documentos científicos y técnicos de alta calidad: más allá de WYSIWYG

El día viernes, 13 de Mayo, se celebrará a las 12:00 en el ADLA BUITRE, el taller “Documentos científicos y técnicos de alta calidad: más allá de WYSIWYG”.

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¿Qué es el “WYSIWYG”?

Las siglas “WYSIWYG” significan “What you see is what you get”, y hacen referencia a todos los editores/procesadores de texto con un tipo de formato que permite escribir un documento viendo directamente el resultado final, frecuentemente el resultado impreso.
Esto, aunque aparentemente parece una ventaja, tiene sus inconvenientes, pues en pos de poder ver lo que será el resultado, el software sacrifica prestaciones, al no poder obtener un manejo absoluto de lo que se está editando.
Un ejemplo de editores/procesadores de texto que no se encuadran dentro de la familia “WYSIWYG” es LaTeX; un sistema de composición de textos, orientado a la creación de documentos escritos que presenten una alta calidad tipográfica. Por sus características y posibilidades, es usado de forma especialmente intensa en la generación de artículos y libros científicos que incluyen, entre otros elementos, expresiones matemáticas.

EIDUM, IDC01: Representación y tabulación de datos

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Esta semana comienza el curso de EIDUM “Representación y tabulación de datos.”. Consiste en tres sesiones, y hay tres grupos con diferente horario (mañana y tarde). Se imparte en el aula Mangel de ATICA y la buitre de la facultad de Biología. Acceso a la agenda aquí.

Destinatarios

Alumnos de doctorado con conocimientos básicos sobre el manejo de R y sobre la elaboración de informes y documentos reproducibles. Recomendable haber realizado previamente los cursos de Introduccción a R y Rstudio y Procedimientos para la elaboración de informes y documentos ciéntifico-técnicos, o poseer los conocimientos que se abordan en ellos.

El curso está destinado a aquellos investigadores que se interesan por avanzar en tareas de gestión de datos, y en su caso, el manejo de grandes volúmenes de información. También se abordará la adecuada organización de los datos en una o más tablas, la codificación y los formatos para la presentación de los dados. Por otro lado, discutiremos métodos para la elaboración automática de tablas de datos. En especial a partir de fuentes originalmente heterogéneas o donde es necesario reelaborar la propia información para abordar otros enfoques o análisis de la información. También se abordará la elaboración una estadística descriptiva mediante tablas de resultados o gráficos más o menos complejos. Todo ello considerando siempre la forma de automatizar las tareas repetitivas con funciones de usuario.

Competencias

  • Saber preparar la información para su mecanización y tratamiento estadístico
  • Ser capaz de representar datos y funciones de forma integrada con R
  • Ser capaz de resumir la información mediante tablas y estadísticos
  • Ser capaz de exportar tablas y gráficos elaborados con R

Contenidos

  1. Datos y ficheros: formatos, codificación y estructura
  2. Importación y exportación de datos en R
  3. Resumen de datos: tablas, estadísticos y gráficos
  4. Distribución de frecuencias y distribuciones de probabilidad
  5. Objetos en R: manipulación avanzada de datos y simulación
  6. Creación de funciones en R: generalizando un procedimiento
  7. Toda la potencia de la representación gráfica en R
  8. Creación de gráficos y exportación: formatos gráficos Sigue leyendo

Curso de LaTeX de ASEMAT

ASEMAT Lo imparte la Asociación de Estadística y Matemáticas de la Universidad de Murcia (ASEMAT)

Está abierto el periodo de matricula: Sigue leyendo

EIDUM, GDA01: Procedimientos para la elaboración de informes y documentos científico-técnicos

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Comienza el curso de EIDUM “Procedimientos para la elaboración de informes y documentos científico-técnicos”. Consiste en dos sesiones, y hay tres grupos con diferente horario (mañana y tarde). Se imparte en el aula Mangel de ATICA. Acceso a la agenda aquí.

Destinatarios

Para elaborar documentación de carácter técnico es necesario incluir diversos elementos en el texto: índice de contenidos, de figuras y de tablas, datos, referencias cruzadas, citas bibliográficas, etc. La utilización de un adecuado proceso de trabajo y del software adecuado proporciona los mejores resultados y numerosos beneficios, por ejemplo, el ahorro de tiempo, mejor calidad tipográfica y reducción de errores; además, permite introducir elementos y modificaciones en cualquier momento sin requerir una reedición del material ya elaborado.

Además de estas ventajas, cabe añadir la posibilidad de que los documentos, cuando contienen análisis estadísticos, puedan incluir tanto los procedimientos y como los resultados de los cálculos realizados. Los documentos así elaborados permiten reproducir los mismos análisis y cálculos únicamente utilizando nuevos datos de entrada; esta forma de trabajar que se demonima investigación reproducible o análisis reproducible.

Estas tareas se pueden abordar desde lenguajes de marcas como markdown, que se ha convertido en un estándar en la elaboración de documentos digitales y que proporciona la posibilidad de crear desde un mismo documento base, distintas versiones en formatos de word, pdf, epub (y otras versiones de documentos electrónicos).

Este curso proporcionará las bases para poder preparar documentos aprovechando al máximo las capacidades de los programas para evitar el trabajo manual y descargando las tareas repetitivas en el ordenador.

Es recomendable tener nociones básicas del lenguaje R.

Competencias

  • Saber elaborar documentación con un sistema minimalista.
  • Saber crear documentos científicos de calidad y para distintos formatos a partir de un mismo original.
  • Saber organizar adecuadamente la información para realizar automáticamente la presentación de la información en el documento final.
  • Saber gestionar las referencias bibliográficas y su citado de forma automática en los documentos.

Contenidos

  1. Documentos: estructuras y ficheros
  2. Los lenguajes de marcas y markdown
  3. Edición de documentos con markdown: programas y plugins, usando rstudio
  4. Normas de estilo y fundamentos en la elaboración de documentos científicos
  5. Uso de bases de datos de referencias y citado automático
  6. Introducción al análisis reproducible

Resultados de aprendizaje

  • Crear documentos científicos de calidad
  • Reducir los tiempos de edición y revisión de los materiales elaborados
  • Trabajar reduciendo al máximo los errores en las tareas mecánicas con un coste mínimo de elaboración

EIDUM, IER01: Introduccción a R y Rstudio

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El primer grupo, hay 3, comenzó el día 3 de febrero de 2016. Se imparte en las aulas Buitre de la fac de Biologíia y Mangel de ATICA.
Acceso a la agenda aquí.

Destinatarios

Este curso va dirigido a los investigadores que requieren de herramientas para la manipulación de datos o han de utilizar métodos de análisis de datos. Esencialmente es un curso básico del lenguaje estadístico R y sus capacidades para manejar información cuantitativa y cualitativa, representación de datos y una introducción al uso de su amplísimo catálogo de funciones, que en la actualidad supera las 150000.

Entender los procedimientos de trabajo de los programas estadísticos y la metodología para preparar los datos y desarrollar protocolos de trabajo es uno de los aspectos básicos en la formación de un doctorando, si no posees estos conocimientos este curso es para ti; también, si sólo necesitas realizar tareas repetitivas para procesar información preparando tablas o gráficos.

Competencias

  • Utilizar con fluidez la terminal y manejar la interfaz básica de R.
  • Aprovechar las características los principales elementos, así como el fundamento, de la sintaxis de R
  • Elaborar procedimientos básico de trabajo con R
  • Resolver los problemas derivados de los mensajes de error del sistema

Contenidos

  1. Sintaxis del lenguaje R: el valor de la expresiones
  2. Las interfases de R: uso de RStudio
  3. Valores, operadores y funciones en R
  4. Objetos en R: vectores, matrices, data frames y listas
  5. Ficheros de datos y de protocolos
  6. Ayudas y documentación en R

Resultados de aprendizaje

  • Ser capaz de instalar y utilizar el software libre R y RStudio
  • Disponer de procedimientos de trabajo para abordar el análisis para un conjunto de datos
  • Saber elaborar procedimientos básicos para el tratamiento de datos
  • Ser capaz de aplicar protocolos predefinidos de análisis con R
  • Saber reutilizar protocolos conocidos o parte de ellos para resolver nuevos problemas

Cursos de la Escuela Internacional de Doctorado UMU

Desde la Sección de Apoyo Estadístico del SAI colaboramos en algunos cursos del Doctorado Internacional destinados a los futuros doctores y doctoras de esta Universidad. Los cursos están encuadrados en de la temática Diseño de Experimentos y Fundamentos de Análisis de Datos:

  • IER01: Introducción a R y RStudio.
  • GDA01: Procedimientos para la elaboración de informes y documentos científico-técnicos.
  • IDC01: Representación y tabulación de datos.
  • MEX01: Métodos de contraste de hipótesis y diseño de experimentos.
  • MAN01: Métodos de análisis de datos multivariantes.
  • EDE01: Creación, manejo y explotación de datos espaciales.

A principios de mes comenzamos con el primero de los cursos, sobre Introducción a R y RStudio. En futuras entradas os iremos contando más cosas sobre ellos :).

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III. CURSO Fundamentos Estadísticos para Investigación. Introducción a R.

Estudios-Propios Ya está accesible para preinscripción el curso de “Estadística con R” que ofrecemos desde este Servicio.

El curso es de estadística, y emplearemos R como herramienta de trabajo. Dedicaremos unas sesiones a conocer R desde cero, aprovechando la simplicidad de R, para llegar a la elaboración de informes automáticos personalizados, siguiendo el principio de “esto lo puedes hacer tu y es así de fácil”. R no sólo es una herramienta para calcular, es un instrumento para aprender y comprender; evidentemente requiere cierto esfuerzo por parte de los participantes.

  • La prescripción comienza el día 14 de Septiembre y las matriculas a partir del día 30 de Septiembre.
  • El curso se realizará en horario de mañanas o tardes, fundamentalmente durante el mes de noviembre de 2014 en días salteados. Intentaremos adaptarnos a las necesidades de la mayoría.
  • Más información sobre el curso (fechas, temario, …) aquí.
  • Como resultado del curso el alumno deberá de ser capaz de:
    • Preparar un conjunto de datos para poder analizarlos (con R u otra herramienta).
    • Discutir que técnica estadística es más apropiada para el análisis, dadas las hipótesis de trabajo.
    • Realizar un análisis con R; para ello contará con un material, que modo de pequeños protocolos, pretendemos le sea de ayuda.

¿Por que con R?

  • R es un potente lenguaje orientado a objetos y destinado al análisis estadístico y la representación de datos.
  • Se trata de software libre que permite una utilización libre y gratuita; bajo la continua supervisión y contraste de los usuarios.
  • La comunidad científica internacional lo ha elegido, de facto como la ‘lingua franca’ del análisis de datos.
  • Tiene una gran implantación en universidades y cada vez más en mundo empresarial:
  • Este vídeo resume en minuto y medio las características mas relevante de R.

Contenidos del curso

  1. Entorno de trabajo R, y RStudio
  2. Investigación reproducible
  3. Introducción a los contrastes
  4. Comparación de medias
  5. Modelos de Regresión
  6. Contrastes no paramétricos
  7. Taller de Gráficos con R
  8. R en la web: Introducción al paquete Shiny

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