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Obtención y manejo de datos con R

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*Precio en dólares.

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Duración: 8 horas.

Modalidad: A tu ritmo. Aprende cuando tú quieras, sin fechas ni horarios establecidos.

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Resumen

En este curso aprenderás cómo obtener datos de distintas fuentes y distintos formatos. También, sabrás cómo ordenar y limpiar los datos que se obtienen con la ayuda de R base y dplyr; para finalmente, manejar las variables cadena con el uso de rbase y stringr.

¡Estas herramientas potenciarán tu capacidad de manipulación de datos!

Lecciones

Lección 1: Tidy data – Encontrar y ordenar datos

  • Introducción y motivación al curso.
  • Datos crudos y datos procesados; componentes de datos limpios.
  • Descarga de datos de diferentes fuentes y con distintos formatos.
  • Temas especiales: tibbles y descarga con fread (data.table).

Lección 2: Organizar los datos

  • Organizar datos.
  • Subconjuntos de bases de datos y ordenamiento de datos.
  • Resumir datos.
  • Creación de nuevas variables.

Lección 3: Manejar y unir bases de datos (dplyr)

  • Reshape, melt.
  • Introducción a dplyr.
  • Manejo de datos con dplyr.
  • Unión de bases de datos (cbind,rbind, dplyr).

Lección 4: Variables de cadena

  • Funciones básicas.
  • Expresiones regulares.
  • Paquete stringr.

Instructor

MSc. Juan Carlos Serrano

Juan Carlos Serrano es maestro en Economía por la Universidad de Queensland, y realizó su pregrado en la PUCE. Su formación académica incluye varios cursos de economía y estadística. Juan Carlos ha trabajado en consultoras privadas y en el sector público. En dichos lugares ha trabajado en proyectos relacionados con el manejo, y análisis de datos en temas sociales y demográficos, además de la creación de indicadores y aplicación de modelos econométricos y estadísticos. Entre sus últimos proyectos, está la aplicación de estimación de áreas pequeñas, en el cálculo de la desnutrición crónica. En la actualidad se desempeña como científico de datos.

Detalles importantes

  • Modalidad: A tu ritmo, sin fechas ni horarios
  • Nivel: Intermedio
  • Requerimientos previos:
    • Curso introductorio de R
    • Estadística básica y análisis exploratorio de datos

Preguntas frecuentes

Si tienes dudas, siempre puedes revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.

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