La Mejor Herramienta para Ciencia de Datos: R lidera la estadística
Profesionaliza la formación en R para tu equipo con un plan A Medida práctico, tutorizado y bonificable por FUNDAE para empresas. Solicita propuesta a medida.
Aprende la herramienta que transformó el análisis de datos en las mayores corporaciones del mundo, desde la estadística pura hasta la visualización avanzada.
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Automatiza y simplifica procesos complejos de análisis de datos con R, optimizando tiempo y recursos en tus proyectos empresariales.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
¿Qué es R?
Historia de R y el lenguaje en la actualidad
Ventajas de usar R
Usos de R más extendidos
¿Cómo funciona R?
Descargar e instalar R
Descargar e instalar RStudio
Particularidades de instalaciones en distintos Sistemas Operativos
Configuración fundamental de RStudio
Analizando la interfaz de RStudio
Hola Mundo en R
Otros IDEs con los que podemos desarrollar con R
Entornos de Desarrollo Online: Replit.com
Creación de cuenta en Replit.com
Creación de un proyecto R en Replit.com a partir de plantillas disponibles
Escribiendo tu primer "Hola Mundo" en proyecto R de Replit.com
Ejecutando el archivo main.py desde entorno Replit.com
Compartiendo proyecto Replit
Integración de Replit.com con Github
Descargando proyecto Replit en formato .ZIP
Redacción de comentarios
Comentarios multilínea
Los comentarios como método de documentación
Declaración de variables y asignación de valores
Formateo de cadenas de texto para incorporar valores de variables
Imprimiendo por consola variables
¿Qué es R?
Historia de R y el lenguaje en la actualidad
Ventajas de usar R
Usos de R más extendidos
¿Cómo funciona R?
Descargar e instalar R
Descargar e instalar RStudio
Particularidades de instalaciones en distintos Sistemas Operativos
Configuración fundamental de RStudio
Analizando la interfaz de RStudio
Hola Mundo en R
Otros IDEs con los que podemos desarrollar con R
Entornos de Desarrollo Online: Replit.com
Creación de cuenta en Replit.com
Creación de un proyecto R en Replit.com a partir de plantillas disponibles
Escribiendo tu primer "Hola Mundo" en proyecto R de Replit.com
Ejecutando el archivo main.py desde entorno Replit.com
Compartiendo proyecto Replit
Integración de Replit.com con Github
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Redacción de comentarios
Comentarios multilínea
Los comentarios como método de documentación
Declaración de variables y asignación de valores
Formateo de cadenas de texto para incorporar valores de variables
Particularidades de instalaciones en distintos Sistemas Operativos
Configuración fundamental de RStudio
Analizando la interfaz de RStudio
Hola Mundo en R
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Escribiendo tu primer "Hola Mundo" en proyecto R de Replit.com
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Compartiendo proyecto Replit
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Redacción de comentarios
Comentarios multilínea
Los comentarios como método de documentación
Declaración de variables y asignación de valores
Formateo de cadenas de texto para incorporar valores de variables
Imprimiendo por consola variables
Tema 2: Sintaxis fundamental de R
Comentarios
Variables
Tipos de datos primitivos
Tipos de datos complejos
Números
Cadenas de texto y caracteres
Vectores
Listas
Matrices
Matrices de varias dimensiones
Factores
Datos
Operaciones con distintos tipos de datos
¿Qué es la conversión entre tipos?
¿Cómo definimos valores constantes en R?
Tema 3: Trabajando con tipos numéricos y booleanos
Números enteros
Números flotantes
Números complejos
Trabajando con fracciones
Trabajando con decimales
Trabajando con funciones matemáticas
Trabajando con funciones estadísticas
Operadores numéricos
Operadores de asignación
Orden de ejecución según operadores y uso de parentesis
Tipos de datos booleanos
Operadores de comparación
Evaluación de operaciones lógicas
Operadores de pertenencia
Operadores de identidad
Operadores binarios
Tema 4: Trabajando con cadenas de texto
¿Usamos comillas simples, dobles o triples?
Textos multilínea
Concatenación de textos
Obteniendo caracteres de una cadena de texto a través de sus posiciones
Obteniendo porciones de caracteres de una cadena de texto
Operaciones esepecíficas con cadenas de texto
Expresiones regulares
Búsqueda de patrones en cadenas de texto
Input de datos externos a través de la consola
Obteniendo desde la consola valores numéricos y la transformación necesaria
Tema 5: Control de flujos: Condicionales y bucles
Introducción
Indentación
Ámbitos locales y globales
Sentencias condicionales con IF, ELIF y ELSE
Concatenación de condiciones
Operadores ternarios
Introducción a la iteración
Tipos de datos iterables y estructuras de datos
Bucle FOR
Obteniendo el índice durante la iteración
Anidación de bucles FOR
Buenas prácticas trabajando con bucles FOR
Bucle WHILE
Evitando bucles infinitos con WHILE
¿Cuándo usar un bucle WHILE frente a un bucle FOR?
Buenas prácticas trabajando con bucles WHILE
Añadiendo mayor control: Break y Continue
Buenas prácticas iterando listas, matrices, etc.
Tema 6: Depuración de código y gestión de excepciones
Introducción a la depuración de código
Herramientas de Depuración en el IDE
Definiendo puntos de ruptura
Ejecución y pasos durante el proceso de depuración
Visualización del valor de variables y objetos en memoria en tiempo real
Omitiendo un punto de ruptura
Eliminando puntos de ruptura
Gestión de errores
Propagación de errores
Personalización de errores
Errores más comunes relativos a sintaxis, iteración y tipado de datos
Tema 7: Trabajando con estructuras de datos
Destacando algunas funciones built-in para listas
Destacando algunas funciones built-in para Matrices
Destacando algunas funciones built-in para otras estrcuturas complejas de R
Obteniendo y buscando valores
Ordenación de valores según un criterio
Ordenación inversa de valores en listas
Encontrar elementos repetidos
Añadiendo nuevos valores
Eliminando valores existentes
Editando valores
Tema 8: Declaración de funciones
Introducción a las funciones y a la reutilización de código
Declaración y definición de funciones
Indentación y ámbito dentro de funciones
Llamada de funciones
Retorno de funciones y recuperación de valores retornados
Declaración de parámetros
Tipado de parámetros y retorno de funciones
Parámetros opcionales con valores por defecto
Realizando llamadas a funciones y especificando el parámetro
Paso de parámetros por valor y por referencia por defecto
Copia al vuelo para evitar el paso por referencia de estructuras de datos
Parámetros de longitud variable
Documentando nuestras funciones
Accediendo a la documentación de nuestras funciones durante la llamada
Tema 9: Programación funcional
Introducción a los fundamentos de la programación funcional
Funciones anónimas: Lambdas
Funciones de mapeos sobre secuencias
Filter y reduce de la programación funcional
Buenas prácticas y recomendaciones
Tema 10: Módulos, Paquetes y Namespaces
Introducción al concepto de módulo y paquete
Arquitectura de un programa de R
Módulo principal, módulos auxiliares
Importación de módulos
Añadiendo alias de un módulo
Creación, inicialización y uso de módulos
Namespaces y APIs
Import absolutos vs relativos
Listado de módulos R y sus principales utilidades
Trabajando con fechas y horas
Trabajando con módulos matemáticos
Buenas prácticas y recomendaciones
Tema 11: Programación Orientada a Objetos (POO) en R
Introducción a la Programación Orientada a Objetos
Diferencia entre POO y Diseño Orientado a Objetos (DOO)
Definición de clases
Atributos de clases
Método constructor
Atributos de instancia y palabras reservada self
Método destructor
Métodos y acciones de clase
Métodos privados y públicos
Creación de instancias de clases e inicialización de objetos
Introducción a la herencia
Herencia entre clases
Accediendo a la super clase métodos y atributos
Polimorfismo
Introducción a la abstracción
Clases abstractas
Introducción a las interfaces
Interfaces de acceso a las clases
Tema 12: Instalador de librerías y Biblioteca de recursos
Instalación de librerías en R
Introducción a la administración de paquetes de R
Instalación de paquetes
Listado de paquetes instalados
Actualización de paquetes y administración de versiones
Desinstalación de paquetes
Análisis de la fiabilidad de datos y código fuente de una librería
Destacando los paquetes más empleados en proyectos R y sus usos
Trabajando la estadística con R
Creación de una librería propia en R
Publicando y compartiendo nuestras soluciones R
Tema 13: Entrada/Salida de ficheros
Módulo I/O para tratar con archivos y carpetas
Leyendo de un fichero
Gestionando permisos
Escribiendo en un fichero
Cerrando un fichero
Serializar y deserializar datos
Buenas prácticas y consejos
Tema 14: La Asincronía en R y las peticiones HTTPS
Introducción a la asincronía
Problemas derivados de no controlar correctamente la asincronía en el código
Resolviendo la asincronía en R
¿Cómo gestionar errores asíncronos en un código R?
Introducción a las peticiones HTTP
Verbos y métodos HTTP
Códigos de estado
Módulo Requests para realizar peticiones HTTP
Creando una petición GET y configurando sus cabeceras
Obteniendo una respuesta en formato JSON
Administrando el código de estado y la cabecera de la respuesta
Leyendo el cuerpo del mensaje
Buenas prácticas a la hora de gestionar errores
Realizando peticiones POST, PUT y DELETE
Tema 15: Proyecto Final
Enunciado y planteamiento de requisitos
Implementación de la solución
Revisando que todo funcione correctamente
Consejos y siguientes pasos
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar R en su día a día
Científicos de Datos
Procuran expandir sus capacidades en la manipulación y análisis de grandes conjuntos de datos usando R.
Analistas de Datos
Necesitan mejorar sus técnicas de visualización y modelado estadístico para tomar decisiones informadas.
Ingenieros de Datos
Buscan optimizar procesos de limpieza y transformación de datos con herramientas avanzadas de R.
Desarrolladores de Software
Pretenden integrar R en sus proyectos para realizar análisis estadísticos y mejorar la funcionalidad del software.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en R
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
El curso de R proporciona una base sólida en programación y análisis de datos utilizando este lenguaje. Aprenderás desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de manipulación y visualización de datos, lo que te ayudará a implementar soluciones estadísticas robustas. Además, desarrollarás competencias en programación orientada a objetos y programación funcional, aumentando tus oportunidades laborales en el ámbito del análisis de datos.
Sí, el curso de R es completamente bonificable a través de FUNDAE. Esto permite a las empresas aprovechar los créditos de formación disponibles, haciendo que el coste del curso pueda ser cubierto hasta en su totalidad. Su empresa puede gestionar esta bonificación por nosotros, con un coste adicional del 10% del valor del curso más IVA, también bonificable según los créditos disponibles.
El curso de R se imparte en modalidad de aula virtual personalizada. Esta modalidad incluye sesiones por videoconferencia a través de Zoom con el formador y el acceso a grabaciones de clase, lo cual ofrece flexibilidad a los estudiantes al permitir el aprendizaje a su propio ritmo y según sus horarios y necesidades empresariales.
Al completar el curso de R, desarrollarás habilidades en análisis y manipulación de datos, uso avanzado de librerías y paquetes, programación orientada a objetos y funciones, así como gestión de proyectos de datos en entornos empresariales. También ganarás experiencia en la administración de paquetes y en la implementación de soluciones de estadísticas avanzadas.
Puedes inscribirte en el curso de R completando el formulario que se encuentra en nuestra página web. Es importante proporcionar todos los datos necesarios para asegurarnos de que tu inscripción se procese de manera correcta y garantizarte el acceso oportuno al curso y a la plataforma de aula virtual.
El curso de R proporciona una base sólida en programación y análisis de datos utilizando este lenguaje. Aprenderás desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de manipulación y visualización de datos, lo que te ayudará a implementar soluciones estadísticas robustas. Además, desarrollarás competencias en programación orientada a objetos y programación funcional, aumentando tus oportunidades laborales en el ámbito del análisis de datos.
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Al completar el curso de R, desarrollarás habilidades en análisis y manipulación de datos, uso avanzado de librerías y paquetes, programación orientada a objetos y funciones, así como gestión de proyectos de datos en entornos empresariales. También ganarás experiencia en la administración de paquetes y en la implementación de soluciones de estadísticas avanzadas.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras