| Sesión | Fecha y hora de inicio | Fecha y hora de finalización | Aula | Ubicación |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 12/06/2023 16:00 | 12/06/2023 20:00 | aula 302 del aulario Sur de Tarongers | |
| 2 | 13/06/2023 16:00 | 13/06/2023 20:00 | aula 302 del aulario Sur de Tarongers | |
| 3 | 15/06/2023 16:00 | 15/06/2023 20:00 | aula 302 del aulario Sur de Tarongers | |
| 4 | 19/06/2023 16:00 | 19/06/2023 20:00 | aula 302 del aulario Sur de Tarongers | |
| 5 | 20/06/2023 16:00 | 20/06/2023 20:00 | aula 302 del aulario Sur de Tarongers | |
| 6 | 22/06/2023 16:00 | 22/06/2023 20:00 | aula 302 del aulario Sur de Tarongers |
Se seleccionarán las persones participantes de acuerdo con los criterios siguientes:
- Para aquellos cursos que tengan requisitos específicos, se tiene que comprobar que efectivamente las personas solicitantes los reúnen.
- Se otorgará preferencia a las peticiones de aquellas personas solicitantes que no hayan realizado cursos de características parecidas en los últimos tres años.
- Así mismo, se otorgará preferencia a aquellos que no hayan realizado cursos de formación en los últimos tres años.
- En caso de empate entre solicitantes en aplicación de los anteriores criterios, habrá que ajustarse al riguroso orden de entrada de las solicitudes (día y hora de presentación)
- Perez Vazquez, Pedro Jose
- PDI-Titular d'Universitat
- Coll Serrano, Vicente
- PDI-Titular d'Universitat
El curso tiene como objetivo proporcionar a los participantes conocimientos básicos acerca del lenguaje de programación R, así como una visión general de las potencialidades de R para el desarrollo de la actividad docente e investigadora.
El curso tendrá un enfoque fundamentalmente práctico y se utilizará RStudio como interfaz para acceder a R.
Al finalizar el curso los participantes tendrán un nivel suficiente para:
1.Cargar datos en R en diversos formatos y fuentes.
2.Procesar y "limpiar" una base de datos.
3.Realizar un análisis descriptivo preliminar apoyado en la generación de tablas estadísticas y análisis gráficos.
4.Generar informes (dinámicos) con Rmarkdown.
-Conocimiento de las potencialidades de R.
Introducción al lenguaje R.
Utilización de RStudioy Workflow.
Procesamiento y limpieza de datos.
Análisis descriptivo de datos.
Generación de tablas.
Análisis gráfico.
Generación de documentos (dinámicos) en Rmarkdown.
Caso de estudio: Análisis de regresión lineal.
Resolución de casos prácticos en el aula para determinar la capacidad de cargar datos, procesarlos, efectuar un análisis descriptivo y gráfico preliminar, así como la generación de informes en Rmarkdown.
Asistencia, como mínimo, al 85% del total de las horas síncronas o presenciales y realizar las tareas obligatorias fijadas en el programa o encomendadas por el/la tutor/a o profesor/a.
