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EVENTOS

Manejo y Visualización de Datos en R

Del 9 de septiembre al 7 de octubre

lunes y miércoles
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Manejo y visualización de datos en R

(Del 9 de septiembre al 7 de octubre, 2019)

 

Introducción

Este curso está diseñado para fortalecer tus habilidades en dos áreas cada vez más importante en el mercado laboral y que pocas veces se enseña en un curso de licenciatura o posgrado: el manejo y visualización de datos usando R. En el contexto de esta clase, el manejo de datos incluye la construcción, limpieza y transformación[1][i] de bases de datos para su posterior uso. Dado que es inevitable que tengamos que dedicar una enorme cantidad de tiempo a estas tres tareas antes de poder analizar y/o visualizar nuestros datos, es crucial aprender principios y herramientas que nos permitan realizarlas de forma eficiente, ordenada y replicable/auditable.

 Objetivos

A lo largo de este curso los alumnos aprenderán, entre otras cosas:

 

  1. Principios básicos para el diseño y construcción de bases de datos;
  2. Cómo usar herramientas para diagnosticar si una base de datos tiene problemas y cómo corregirlos;
  3. Qué es R, RStudio y los elementos básicos para utilizar estos programas;
  4. Cómo manejar y transformar una base de datos en RStudio para, entre otras cosas:
  5. Crear nuevas variables construidas a partir de variables existentes;
  6. Renombrar variables;
  7. Seleccionar un subconjunto de renglones o columnas;
  8. Unir dos o más bases de datos;
  9. Calcular estadísticas descriptivas; y,
  10. Un largo etcétera…

 

Público objetivo:

 El curso está diseñado para personas con o sin experiencia en la manipulación de bases de datos y/o programación. Los únicos prerrequisitos son:

  1. Que los asistentes tengan conocimientos básicos de estadística;
  2. Que sepan utilizar hojas de cálculo (Excel, LibreOffice, etc.);
  3. Que estén dispuestos a aprender a programar en R y que hayan tomado este curso (http://bit.ly/1FORUxq) en línea gratuito antes de que comencemos a trabajar con R y R Studio en la sesión 7;
  4. Que hayan descargado e instalado R ( https://cran.itam.mx) y RStudio ( http://bit.ly/1HlIr0q ), un entorno de desarrollo integrado que nos facilitará (dentro de lo que cabe) la vida al usar R .

Sesiones:

El curso está dividido en ocho sesiones, cada una de tres horas. A continuación se enlistan los temas a cubrir en cada sesión:

 

Sesión 1

– Introducción a R y RStudio

– Tipos de datos

Lecturas: Phillips, sección 9.3

 

Sesión 2

– Tipos de estructuras de datos

– Cómo cargar base de datos en formatos .csv, .xlsx, .dat, .sav, etc.

Lecturas: Wickham y Grolemund, cap. 10 y 11 || Phillips, cap. 5, 6 y 8

 

Sesión 3

– Cómo “rebanar” bases de datos a la antigüita (R base)

– Cómo “rebanar”, transformar y analizar datos a la dplyr

Lecturas: Wickham y Grolemund, cap. 5 || Phillips, sección 10.4

 

Sesión 4

– Unión de bases de datos con dplyr

Tidyear bases de datos con tidyr

– Unir y tidyear , o de cómo dplyr + tidyr =

Lecturas: Wickham y Grolemund, caps. 12 y 13

 

Sesión 5

– Factores con forcats.

– Cadenas de texto con stringr

– Fechas con lubridate y tibbletime

Lecturas: Wickham y Grolemund, cap. 14-16.

 

Sesión 6

– Gráficas en R base

– Gráficas con ggplot2 – I

Lecturas: Wickham y Grolemund, cap. 3

 

Sesión 7

– Gráficas con ggplot2 – II

Lecturas: Wickham y Grolemund, cap. 28

 

Sesión 8

– Gráficas con ggplot2 – III

Lecturas: Wickham y Grolemund, cap. 8 y 28

 

 

Bibliografía

 

Broman, Karl W. y Kara H. Woo (2017), “Data organization in spreadsheets”, en The American Statistician.

Chang, Winston (2013) R Graphics Cookbook, O’Reilly Media, California, Estados Unidos: http://bit.ly/2BUS3Io

Grolemund, Garrett (2014) Hands-On Programming with R. Write Your Own Functions and Simulations, O’Reilly Media, California, Estados Unidos.

Horton, Nicholas J., Randall Pruim y Daniel T. Kaplan (2015) A Student’s Guide to R, Project MOSAIC, url: http://bit.ly/1JJEZna

Phillips, Nathaniel D. (2018) YaRrr! The Pirate’s Guide to R.

Teetor, Paul (2011), R Cookbook, O’Reilly Media, California, Estados Unidos.

Wickham, Hadley y Garrett Grolemund (2017) R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, O’Reilly Media, California, Estados Unidos.

Wickham, Hadley (2014) “Tidy Data”, Journal of Statistical Software, Vol. 59, Issue 10.

Wilkinson, Leland (2005) The Grammar of Graphics, Springer, Canadá.

 

Profesor

Sebastián Garrido de Sierra

sebastian.garrido@cide.edu

Horario de clases:

Martes y jueves de 18:00 a 21:00 horas (9,11,18,23,25 y 30 de septiembre; 2 y 7 de octubre)

Lugar: Teatro de Decisiones del LNPP. CIDE. CDMX.

 

Requisitos de Admisión:

Para ser admitido como alumno de nuevo ingreso al programa de Educación Continua, el solicitante debe satisfacer los siguientes requisitos:

  • Copia de identificación oficial con fotografía.
  • Realizar su inscripción en línea a través de la liga: http://200.10.244.148:8084/solicitud/.
  • Enviar comprobante de pago y el formato de inscripción del curso en PDF, al correo: maricarmen.garcia@cide.edu antes de la fecha de inicio y entregar los originales el primer día de clase.

 Precio y formas de pago:

Los participantes deberán cubrir una colegiatura de $6,500.00 (seis mil quinientos pesos 00/100 m.n.) por cada curso, la cual deberá ser cubierta en una sola exhibición, a pagar al momento de la inscripción en línea. Bajo ninguna circunstancia se otorgarán prórrogas para el pago de cuotas. Las inscripciones se cierran el primer día del curso.

El depósito o transferencia bancaria se deberá hacer al banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. a la cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas), CLABE: 021180040396035842.

 

Estacionamiento:

Los participantes de la Escuela de Métodos tendrán acceso al estacionamiento del CIDE.

 

Mayores informes:

Maria del Carmen García Hernández

Tel. (55) 5727 9800 ext. 2465

maricarmen.garcia@cide.edu

[1] En términos estrictos, el manejo de datos sólo incluye la transformación de los mismos. Sin embargo,

en este curso aprenderás principios teóricos y habilidades prácticas para construir y limpiar bases de

datos.

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