Curso de R para Análisis Bioestadístico
Dr. Neftali Eduardo Antonio-Villa
Lown Scholar – Harvard T.H. Chan School of Public Health
Curso de R para Análisis Bioestadístico
Curso en línea
Acceso durante 1 año
10 horas totales
$899.00 MXN $45 USD
Información general
El curso «R para Análisis Bioestadístico» ofrece una formación práctica en el uso de R y RStudio para el manejo y análisis de datos en biociencias. Aprenderás a importar, limpiar y manipular datos, generando reportes automatizados. Diseñado para investigadores y profesionales, este curso te permitirá optimizar el análisis estadístico en tus proyectos científicos con herramientas reproducibles y eficientes.
Qué aprenderás
A quién va dirigido este curso
Dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores, docentes y profesionales en biociencias y salud que buscan mejorar sus habilidades en análisis de datos. No se requiere experiencia previa en programación, pero es recomendable un conocimiento básico en estadística. Ideal para quienes desean aplicar R en sus investigaciones, optimizar la generación de reportes y mejorar la interpretación de resultados con herramientas automatizadas.
Beneficios del curso
Certificado de finalización
Constancia de
finalización del curso
y realización de un
proyecto con valor
curricular
Instructores expertos
Aprende directamente de expertos del área de las mejores instituciones de Latinoamérica y el mundo
Temario
M1 Familiarizándonos con la interfaz de R Studio
¿Por qué usar R y RStudio en la actualidad?
Interfaz básica y modificación de RStudio
Reconocimiento de tipos de documentos y áreas de trabajo
Concepto de paquete y uso de CRAN
Instalación y carga de paquetes básicos
Práctica 1: Instalación de paquetes a partir de scripts en R Studio
M2 Conociendo las funciones básicas de programación en R
Operaciones aritméticas básicas en R
Tipos de datos
Vectores
Secuencias
Operadores lógicos
Variables condicionales (&, |, else, if, etc)
Práctica 2: Creación de un dataframe «dummy»
M3 Importación de datos, limpieza y manejo de dataframes
Importación desde Excel, SPSS, SAS, STATA
Depuración de datos usando el paquete janitor
Identificación de errores de codificación y valores atípicos
Manejo básico de data frames con el paquete tidyverse
Práctica 3: Importar, limpiar y manipular la base de datos «trial»
M4 Creación de tablas descriptivas automatizadas
Presentación de variables en reportes de investigación
Elementos básicos del paquete gtsummary
Asignación de etiquetas a las variables
Exportación de tablas en .doc, .pptx y .html
Práctica 4: Creación de una tabla descriptiva de la base de datos «trial»
M5 Creación de documentos Quarto
Introducción al documento Quarto
Insertar texto y secciones
Manejo de chunks
Exportación del documento
Práctica 5: Generar un reporte descriptivo de la base de datos «trial» con un documento quarto
Proyecto
Creación de un reporte descriptivo automatizado en R Studio
Utilizando el lenguaje de programación R y el entorno de RStudio, se generará un reporte descriptivo que muestre de manera automatizada las medidas de resumen y las variables recolectadas habitualmente en investigación. Este tipo de reporte, además de poder visualizarse directamente en R, se podrá exportar a un documento Quarto, facilitando así su uso en diferentes formatos de publicación.
Instructor
Dr. Neftali Eduardo Antonio-Villa
Lown Scholar – Harvard T.H. Chan School of Public Health
El Dr. Neftalí es investigador de tiempo completo en el INCICh. Su línea de investigación se enfoca en el estudio clínico y epidemiológico de las enfermedades cardiometabólicas y su relación con los determinantes sociales en adultos mexicanos y latinoamericanos. Su trabajo busca generar conocimiento que contribuya a mejorar la atención de estas enfermedades en poblaciones con alta incidencia, promoviendo enfoques más eficaces y contextualizados en la práctica clínica y la salud pública.
Certificado digital
Obtendrás un certificado con valor curricular, el cual queda registrado dentro de la plataforma de Conociverso y podrás consultar en cualquier momento para su validación.
Requerimientos técnicos
- Fundamentos de Estadística
- Fundamentos de Biología
- Memoria RAM de 8 GB o superior.
- Procesadores core i5 similar o superior.
Preguntas frecuentes
¿Se entrega un certificado al finalizar este curso?
Sí. Al terminar el curso recibirás un certificado con valor curricular, emitido por Conociverso, que demuestra las habilidades adquiridas durante el curso.
¿Debo tener algún grado académico específico para inscribirme?
No necesariamente. Recomendamos contar con conocimientos básicos en ciencias biológicas, pero el programa está pensado para adaptarse tanto a estudiantes como a profesionales.
¿Necesito tener instalado algún software antes de iniciar?
No. Durante el diplomado aprenderás a instalar y utilizar cada herramienta paso a paso, con la guía de tus profesores. Únicamente necesitas contar con una computadora con al menos 8 GB de RAM.
Si las clases en vivo ya pasaron, ¿aun así puedo tomar este curso?
¡Por supuesto! Todos nuestros cursos están diseñados para que también los puedas realizar en modalidad asincrónica, a tu propio ritmo y en el horario que mejor se adapte a ti. Tendrás acceso a las grabaciones de todas las clases del curso y al material complementario.
¿Emiten factura fiscal?
Sí, emitimos factura fiscal únicamente para México. Para solicitarla, ve a la configuración de tu cuenta, en la sección de pagos encontrarás la opción de facturación. Debe solicitarse dentro del mismo mes en que se realizó la compra.
Reseñas
Este curso me sirvió mucho para ampliar mi conocimiento en el manejo de software para investigación, igualmente puede aclarar todas mis dudas durante el curso. También me gustó que los docentes nos hayan apoyado y explicado de manera clara todos los temas.
Dr. Alejandro Pech Burgos
Médico
La atención a los estudiantes fue de primera en disposición y amabilidad tanto de los organizadores como de los profesores. Los profesores son personas con mucha experiencia y que siempre se esforzaron en dar lo mejor de sí para que pudiésemos aprender cada tema.
Dra. Patricia Landa
Docente e investigadora, Universidad Autónoma de Chapingo
Recomiendo a Conociverso son súper profesionales y flexibles. Me encanta su servicio al cliente de alta calidad y formalidad. Los cursos son de alta calidad académica y lo mejor de expertos en el área. Y costos asequibles para los principiantes.
Dra. Victoria Edwina Campos García
Docente e investigadora, UNAM
Las clases son muy dinámicas y todos los profesores son expertos en su tema, muchos de ellos son jóvenes investigadores y eso es un plus de motivación que te da el verlos y aprender de ellos.
M.C. José Adrián Coral Góngora
Profesor de cátedra, CINVESTAV UNIDAD MONTERREY
Me gustó mucho que trabajamos con ejemplos reales. Adquiriendo herramientas aplicables a nuestras líneas de investigación. Los instructores siempre atentos, siempre pendientes de responder dudas. Todo el material disponible, y la posibilidad de revisar la grabación del curso muy bueno para los que nos somos expertos.
Dra. Maria Leticia Arena Ortiz
Profesora investigadora, UNAM
M1 Familiarizándonos con la interfaz de R Studio
¿Por qué usar R y RStudio en la actualidad?
Interfaz básica y modificación de RStudio
Reconocimiento de tipos de documentos y áreas de trabajo
Concepto de paquete y uso de CRAN
Instalación y carga de paquetes básicos
Práctica 1: Instalación de paquetes a partir de scripts en R Studio
M2 Conociendo las funciones básicas de programación en R
Operaciones aritméticas básicas en R
Tipos de datos
Vectores
Secuencias
Operadores lógicos
Variables condicionales (&, |, else, if, etc)
Práctica 2: Creación de un dataframe «dummy»
M3 Importación de datos, limpieza y manejo de dataframes
Importación desde Excel, SPSS, SAS, STATA
Depuración de datos usando el paquete janitor
Identificación de errores de codificación y valores atípicos
Manejo básico de data frames con el paquete tidyverse
Práctica 3: Importar, limpiar y manipular la base de datos «trial»
M4 Creación de tablas descriptivas automatizadas
Presentación de variables en reportes de investigación
Elementos básicos del paquete gtsummary
Asignación de etiquetas a las variables
Exportación de tablas en .doc, .pptx y .html
Práctica 4: Creación de una tabla descriptiva de la base de datos «trial»
M5 Creación de documentos Quarto
Introducción al documento Quarto
Insertar texto y secciones
Manejo de chunks
Exportación del documento
Práctica 5: Generar un reporte descriptivo de la base de datos «trial» con un documento quarto
Curso de R para Análisis Bioestadístico
Dr. Neftali Eduardo Antonio-Villa
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Nivel principiante
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