Curso de Visualización de datos con R

M.C. Axel Alejandro Ramos García

Tecnológico de Monterrey

Curso de Visualización de datos con R

Curso en línea

Acceso durante 1 año

10 horas totales

$899.00 MXN ($45 USD)

Información general

Como científico e investigador generas datos valiosos todos los días: resultados de experimentos, mediciones y más. Sin un sistema adecuado para analizarlos y visualizarlos, esos datos quedan como simples números sin sentido. En este curso aprenderás a transformar tus datos en información clara y útil para tomar mejores decisiones y preparar figuras listas para publicación, utilizando R, una herramienta ampliamente usada en la academia y el cómputo científico.

Qué aprenderás

Visualización de datos con R

Uso de librerías para la visualización de datos

Análisis de datos biológicos y de investigación

A quién va dirigido este curso

El curso está dirigido a estudiantes y profesionales de áreas científicas, ingenierías y ciencias de la salud que deseen aplicar herramientas computacionales al análisis de datos biológicos; a investigadores y analistas que inician en la gestión y procesamiento de datos y buscan adquirir bases sólidas en el uso de R. También resulta ideal para cualquier persona interesada en la ciencia de datos que busque desarrollar habilidades prácticas en programación y análisis con R.

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

Educación con proyectos

Realizarás un
proyecto académico
para demostrar las
habilidades
adquiridas en el
curso

Temario

M1 Primeros pasos en R: de la tabla de datos al gráfico

Explorando R: ¿por qué utilizarlo?
Nuestros datos: Análisis de data_frame.
Funciones para explorar tus datos: head(), str(), summary().
Graficando con R base: La función plot().

Práctica 1: Cargar los datos de un microbioma y crear nuestra primera visualización.

M2 Visualización en R: ggplot2 y la gramática de los datos

¿Por qué ggplot2? Más allá de los gráficos base
La gramática de los gráficos: Un lenguaje para construir plots [Datos, Estéticas (aes), Geometrías (geom)]
Primera línea de ggplot
Mapeo estético vs Asignación Fija
Personalización y capas adicionales: Etiquetas y títulos, temas visuales.

Práctica 2: : Recrear nuestro gráfico del Día 1 usando el poder de ggplot2.

M3 Moldeando tus datos para la visualización

¿Por qué manipular datos antes de graficar?
¿Qué es Dplyr en R?
Los 5 “Verbos” de dplyr que necesitas conocer: select(), filter(), mutate(), group_by(), summarise()
El Poder del Pipe %>%.
Patrón de Análisis Más Común: Agrupar y resumir.
Comparando Subgrupos con Facetas: facet_wrap().

Práctica 3: Calcular la media con group_by() y summarise(), visualizarla con geom_col(), transformar los datos a formato largo y crear un gráfico de densidad con facetas.

M4 Visualizando distribuciones y resúmenes estadísticos

La importancia de la distribución.
Boxplots y Violin Plots: Una mirada a tus datos
Mapas de calor: Visualizando la tercera dimensión
Análisis del formato “Largo” (Tidy):

Práctica 4: Análisis del dataset de microbioma comparando la abundancia de Proteobacteria entre ASD y Control con boxplots/violin plots, e identificación de los 10 géneros más abundantes visualizándolos en un mapa de calor.

M5 Creando un reporte de EDA con R Markdown

Análisis del problema de la reproducibilidad en la ciencia
R Markdown (Texto narrativo, bloques de código R, Resultados)
La estructura de un archivo .Rmd : YAML, texto en Markdown, Code Chunks
Controlando los chunks de código.

Práctica 5: Integrar los análisis y visualizaciones más relevantes de los días anteriores en un reporte claro, coherente y completamente reproducible.

Proyecto

Análisis exploratorio y visualización de datos biológicos en R

Elaborarás un reporte de análisis exploratorio reproducible a partir de un conjunto de datos biológicos. Para ello, aplicarás la manipulación de datos con dplyr, la construcción de visualizaciones con graficación base y ggplot2, así como la integración de resultados mediante R Markdown.

Instructor

M.C. Axel Alejandro Ramos García

Tecnológico de Monterrey

Especialista en Bioinformática y Biología Computacional, con enfoque en aprendizaje automático aplicado al análisis de datos biológicos. Desarrolló FuNTB, una herramienta para el análisis de SNP en Mycobacterium tuberculosis, e investigó la selección de características en Neisseria gonorrhoeae y Acinetobacter baumannii mediante aprendizaje profundo, inteligencia artificial explicable y enfoques neurosimbólicos. Posee experiencia en el entrenamiento de modelos avanzados como DNABERT y en la optimización de flujos de trabajo de machine learning, así como en el uso de computación de alto rendimiento con clústeres Linux y servidores SLURM para análisis genómicos a gran escala. Además, cuenta con una sólida trayectoria interdisciplinaria en robótica y sistemas inteligentes, destacando el desarrollo de un exoesqueleto para miembros inferiores destinado a personas con paraplejia.

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

Nociones básicas de informática.
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