Descripción

El lenguaje de programación en R es ampliamente utilizado con fines estadísticos, data mining, matemáticas financieras o incluso en bioinformática e investigación biomédica. Ello es debido en buena medida a la posibilidad que ofrece de trabajar con diversos paquetes de funcionalidades gráficas y de cálculo como veremos en esta misma explicación del módulo más adelante.

Los estudiantes aprenderán a modelizar, construir y diseñar bases de datos multidimensionales, de tal manera que se agilicen sus consultas y puedan ser explotadas posteriormente según el objetivo del estudio.

También comprenderán la necesidad de estas técnicas, sus objetivos y aplicaciones, en función del tipo de información de la cual dispongan en cada caso. 

Gestión y modelización de bases de datos: creación, depuración y diseño de consultas, así como acceso a bases de datos mediante paquetes estadísticos de este lenguaje de programación a través de extensiones que permiten añadir diversas funcionalidades a la configuración básica del mismo.

Contenido

1. Introducción al entorno R, donde se tratarán los aspectos generales y características más importantes a tener en cuenta de este lenguaje de programación. 

2. Modo consola y modo script en R.

3. Objetos en R.

4. Estructuras de control de flujo de ejecución de la programación en R.

5. Funciones en R, donde se realizará un repaso a las instrucciones características de este lenguaje de programación.

6. Gráficos en R. Se profundizará en la versatilidad que ofrecen, dispositivos gráficos necesarios para llevarlos a cabo, las ventanas gráficas, diagramas de barras, gráficos de contorno, gráficos 3D, rutinas de dibujo generales, histogramas, pares de gráficos de dispersión por variables y otras funcionalidades adicionales.

7. Paquetes de R y las posibilidades que ofrecen: manipulación de los datos, la carga de estos, modelización, visualización y presentación de resultados.

Profesor del módulo

José Luis

Brita-Paja Segoviano

Docente en la UCM

José Luis es investigador en proyectos de innovación educativa. Cuenta igualmente con experiencia como docente en la Universidad Complutense de Madrid en asignaturas como Software Estadístico, Aplicaciones Estadísticas a la Industria, Simulación y Líneas de Espera o Software para la Gestión de Bases de Datos.

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