Estadística aplicada en R
1. Antecedentes del Curso
Actualmente, la capacidad de analizar y tomar decisiones basadas en datos es indispensable en el entorno profesional. Este curso brinda los fundamentos necesarios para utilizar el lenguaje de programación R, herramienta ampliamente utilizada para análisis estadístico y generación de reportes.
2. Objetivos de la Capacitación
2.1. Objetivo General
Proporcionar conocimientos básicos e intermedios del lenguaje de programación R aplicados al análisis estadístico y la generación de reportes reproducibles.
2.2. Objetivos Específicos
- Comprender y manejar los conceptos básicos de programación en R.
- Realizar manipulación efectiva de datos utilizando R y sus principales librerías.
- Generar reportes dinámicos y reproducibles mediante R Markdown.
- Aplicar técnicas estadísticas básicas y avanzadas para análisis exploratorio, pruebas de hipótesis y regresión lineal.
- Interpretar correctamente los resultados estadísticos para la toma de decisiones informadas.
2.3. Público Objetivo
Profesionales, estudiantes e investigadores interesados en mejorar sus habilidades en análisis estadístico mediante programación en R. Se recomienda un conocimiento básico previo de estadística, aunque no es necesario tener experiencia previa en programación.
3. Habilidades que Desarrollará el Participante
- Programación en R
- Análisis exploratorio de datos
- Visualización avanzada de datos
- Generación de reportes reproducibles (R Markdown)
- Análisis estadístico descriptivo e inferencial
- Modelado estadístico mediante regresión
4. Duración
La duración del curso es de 15 horas reloj, distribuidas en 5 sesiones de 3 horas cada una.
5. Metodología de Curso
5.1. Curso Teórico/Práctico
- Se impartirán conceptos teóricos esenciales que serán inmediatamente reforzados con ejercicios prácticos durante cada sesión.
5.2. Número de Sesiones y Carga Horaria
- Sesiones: 5
- Duración: 3 horas por sesión
5.3. Medios Utilizados Durante la Capacitación
- Presentaciones en PowerPoint
- Ejercicios prácticos en R
- Videos demostrativos
- Lecturas complementarias
- Bibliografía especializada
6. Contenido Mínimo
6.1 Módulo 1: Introducción a R y Manipulación de Datos (6 horas)
- Instalación y configuración del entorno de trabajo.
- Fundamentos de programación en R: variables, funciones, estructuras de control.
- Estructuras de datos en R: vectores, matrices, listas, data frames.
- Manipulación de datos: importación, filtrado, transformación.
6.2. Módulo 2: Generación de Informes con R Markdown (3 horas)
- Conceptos básicos de R Markdown.
- Creación de informes y presentaciones dinámicas.
6.3. Módulo 3: Análisis Estadístico con R (6 horas)
- Análisis descriptivo y visualización de datos con ggplot2.
- Pruebas de hipótesis y análisis de varianza (ANOVA).
- Regresión lineal simple y múltiple: ajuste, diagnóstico y validación.
- Análisis de correlación y efectos moderadores en regresión múltiple.
Resumen de Curriculum Vitae
Roger Mario López Justiniano cuenta con un Máster en Banca y Regulación Financiera (Universidad de Navarra), un Máster en Economía y Finanzas (Universidad de Navarra) y es Economista por la Universidad Autónoma Gabriel René Moreno.
Actualmente es Senior Associate del departamento de Governance, Risk and Compliance (GRC) en PwC (España). Previamente fue Head of Banking en la Fintech Koban, liderando el desarrollo de soluciones digitales y modelos predictivos mediante técnicas de aprendizaje automático. También trabajó como Product Manager en Banco Ganadero, optimizando procesos crediticios y liderando equipos multidisciplinarios en la implementación de soluciones digitales y modelos estadísticos.
En el ámbito académico, ha sido Asistente de Investigación en IESE Business School, investigando temas relacionados con mercados financieros e hipotecarios. Ha impartido clases de Ciencia de Datos en la escuela de ingeniería de la UAGRM, además de cursos de Econometría y Macroeconomía en la Universidad Privada de Santa Cruz (UPSA).