Resumen y Visualización de Datos con R
Fecha del evento:
septiembre 27, 2022
Hora del evento:
6:30 pm
La visualización de datos es una forma importante de comprender y comunicar el significado de patrones subyacentes de información. Ya sea que se esté creando un gráfico exploratorio rápido para identificar patrones en un conjunto de datos o diseñando una visualización compleja para comunicar sus hallazgos a una audiencia externa, los científicos de datos necesitan estas habilidades para demostrar visualmente sus hallazgos.
Después de tomar este taller, los participantes comprenderán cómo resumir datos y presentarlos en formas visualmente correctas usando R, así como comunicar eficazmente sus hallazgos a otras personas.
Dirigido a: Público en general que desea empezar a aprender y aplicar las técnicas básicas de estadística descriptiva usando R.
En este taller aprenderás a:
- Trabajar con sintaxis de R usando la interfaz de RStudio.
- Seleccionar el gráfico adecuado para el tipo de datos que se desea analizar.
- Crear visualizaciones para análisis de datos exploratorios mediante funciones básicas y usando la librería ggplot2.
- Calcular e interpretar medidas estadísticas de resumen con R.
- Identificar outliers univariados.
- Realizar un diagnóstico de datos perdidos.
La duración de cada sección son solo estimaciones y pueden variar de acuerdo con el progreso de la clase
Primera Sesión
- Exploración de datos cualitativos.
- Organización: Tablas de frecuencia.
- Gráficos de barras y de sectores circulares.
- Tablas de contingencia.
- Gráficos para distribuciones condicionales: Barras agrupadas, barras componentes, y mosaico.
- Exploración de datos cuantitativos.
- Organización: Tablas de frecuencia para variables discretas y continuas (intervalos).
- Representaciones gráficas: Gráficos de varas, histogramas, polígonos de frecuencia, gráficos de densidad, etc.
- Otros tipos de visualización: Gráficos de series de tiempo
Segunda Sesión
- Medidas estadísticas de resumen.
- Diagrama de cajas (boxplot): comparación de distribuciones y detección de outliers univariados.
- Transformaciones: Puntuación Z.
- Diagnóstico de datos perdidos.
Denise Chalan Llajaruna
Denise pertenece a la plana docente en diversas universidades como en la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM), la Universidad del Pacífico (UP) y la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Se ha desempeñado como jefe de Procesos en la Compañía Peruana de Estudios de Mercados y Opinión Pública CPI.
Denise es egresada como Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Trujillo, ha culminado sus estudios de la maestría en Estadística Aplicada en la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM). Entre sus áreas de investigación se encuentra: Estadística Computacional, Diseños Experimentales, Inferencia Estadística, Métodos de Machine Learning y Técnicas Multivariadas.
Denise, en conjunto con otros docentes posee una publicación de un libro de Ciencia de datos en R. También se ha desempeñado como expositora en cursos de extensión de R y RStudio brindados por el Departamento Académico de Estadística e Informática (DAEI) de La Facultad de Economía y Planificación y el Grupo NEXUS de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM).
Se requieren los siguientes conocimientos previos
- Manejo de datos con R. (ver taller relacionado aquí)
- El participante debe de tener conocimientos de estadística descriptiva básica a nivel de pregrado (presentaciones tabulares, gráficas y medidas de resumen numérico)
Antes de asistir:
1. Instale Zoom Client for Meetings. Recibirá una invitación a las sesiones de Zoom de parte de los instructores después de registrarse en el curso. El cliente nativo funciona mejor que el complemento del navegador.
2. Instale la última versión de R desde https://www.r-project.org/
3. Instale la última versión de RStudio desde http://www.rstudio.com/ide/download/
4. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable y de que su micrófono, auriculares y cámara web funcionen en Zoom. Deberá utilizarlos durante todo el curso para comunicarse con los instructores y otros delegados.