El objetivo de este curso es entregar a sus participantes las habilidades y conocimientos básicos que les permitan utilizar efectivamente R como una herramienta de análisis de datos. De esta forma, no se pretende formar “cientistas de datos”, sino permitir una entrada más amigable a esta disciplina, de forma de que las y los participantes tengan una experiencia de aprendizaje más eficiente y estimulante de lo que lograrían bajo métodos de enseñanza no presenciales.

Al final del curso los alumnos serán capaces de:

• Utilizar R como herramienta de exploración y análisis de datos.
• Utilizar R para lograr una correcta visualización de los datos, de forma de extraer y comunicar efectivamente información relevante para una problemática específica.
• Utilizar R para llevar a cabo análisis estadístico y cuantitativo

• Introducción y Entorno IDE: Introducir a los participantes a las herramientas básicas de R y el entorno IDE
• Complementos y Manipulación de Bases de Datos: Utilización de los paquetes que constituyen las herramientas fundamentales de R para la Ciencia de Datos
• Visualización: Aplicación de las técnicas de visualización de R
• Programación Básica: Construir soluciones a problemas específicos utilizando R
• Análisis de Datos: Aplicar las herramientas estadísticas de R para el análisis y solución de problemas.

El curso tiene una orientación práctica, de forma que profesionales no especialistas en estadísticas o computación puedan adquirir los conocimientos y desarrollar las habilidades analíticas que les permitan, a través del manejo de datos en R, analizar y resolver los problemas específicos a sus áreas de competencia.

El programa contempla clases presenciales cada 15 días y el apoyo online, para que sus participantes desarrollen guías y ejercicios prácticos.

Relatores

Pablo Henríquez

Físico y PhD en Ingeniería de Sistemas Complejos, Universidad Adolfo Ibáñez. Académico de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad Diego Portales. Además, se ha especializado en redes neuronales, publicando artículos en revistas WoS como Neurocomputing, Applied Soft Computing y Engineering Applications of Artificial Intelligence. Sus intereses de investigación incluyen redes neuronales, machine learning y data science.

Ricardo Mayer

Ingeniero Comercial y MA y PhD © Universidad de Chicago. Economic Affairs Officer en CEPAL. Ha sido académico en la Universidad de Chile y Diego Portales y consultor para CEPAL en el área de proyecciones económicas y análisis automatizado de datos. Sus áreas de interés incluyen macroeconomía aplicada, distribución de ingreso y proyecciones económicas.

Víctor Macías

Ingeniero comercial y Master y PhD(c) en Economía – Universidad de Maryland. Académico de la Universidad Diego Portales y Universidad de Chile tanto en pregrado como en postgrado en las áreas de Microeconomía, Innovación Financiera y Métodos Cuantitativos (análisis predictivo). Ha sido consultor y asesor técnico para el Gobierno de Chile y consultor en diversas materias relacionadas con la evaluación de impacto para el Banco Mundial.

En Línea asincrónico: Proceso de enseñanza – aprendizaje cien por ciento en línea, impartido por el/la docente a cargo de manera virtual, en que la clase es grabada y queda a disposición del o la estudiante para ser atentida según sus horarios personales, siempre cumpliendo con los compromisos acordados en

Profesionales no expertos/as en estadística o computación y que, dada la naturaleza de sus actividades, requieran procesar información para tomar decisiones, recomendar estrategias de acción o verificar la validez de hipótesis de trabajo.  Así, dentro del público objetivo, se consideran profesionales provenientes de las áreas de las Ciencias Económicas, Gestión de Empresas, Periodismo, Ciencias Médicas y Psicológicas, entre otras.

Completar la ficha de inscripción

$350.000

El curso se reserva el derecho de suspender la apertura del programa si no cuenta con el mínimo de estudiantes requeridos.