Descripcion del curso

El objetivo del curso es abordar distintas metodologías de análisis de datos desde el punto de vista teórico y práctico utilizando el programa R. Si bien, dada la extensión de las clases, la cobertura de cada tema no busca ser exhaustiva intenta capturar las principales intuiciones de cada método.1

En los Capítulos 1 y 2 se hace una breve introducción al manejo de bases de datos en R. Los Capítulos 3 y 4 muestran distintas alternativas para realizar gráficos. El Capítulo 5 muestra un ejemplo sencillo de informe en Markdown. El Capítulo 6 se ocupa de los conceptos teóricos2 a ser utilizados en la práctica. Luego, los Capítulos 7 a 12 revisan distintas metodologías donde primero se presentan cuestiones conceptuales y después se realizan aplicaciones prácticas utilizando mayormente los ejemplos expuestos en (James et al. 2021).3 Para seguir profundizando se recomienda ver más ejemplos en (Boehmke y Greenwell 2020).

Bibliografia

Boehmke, Bradley, y Brandon Greenwell. 2020. Hands-On Machine Learning with R. Taylor & Francis Group. https://bradleyboehmke.github.io/HOML/.
James, Gareth, Daniela Witten, Trevor Hastie, y Robert Tibshirani. 2021. An Introduction to Statistical Learning. Springer. https://trevorhastie.github.io/ISLR/book.html.

  1. Puede suceder que algún tema no sea cubierto completamente durante las clases pero la idea es dejar el material disponible para que pueda ser revisado de manera individual.↩︎

  2. Se muestran las principales formulaciones matemáticas aunque la derivación formal de los resultados excede los objetivos de este curso.↩︎

  3. Es importante señalar que la subsección 10.5.2 presenta ejercicios que pueden servir de guía para la elaboración del Trabajo Práctico Final.↩︎