Capacitación en línea de Estadísticas en Bolivia

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros y diseñadores de nivel intermedio que desean utilizar DFSS para garantizar que la calidad esté incorporada en el producto o proceso desde el comienzo de la fase de diseño.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y conceptos del Diseño Six Sigma (DFSS).
• Aprenda las metodologías DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar) y DMADV (Definir, Medir, Analizar, Diseñar, Verificar).
• Aplicar herramientas y técnicas DFSS para diseñar y optimizar procesos.
• Desarrollar habilidades para administrar y liderar proyectos DFSS de manera efectiva.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean obtener una comprensión profunda de la metodología Six Sigma DMAIC a nivel Black Belt.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar una comprensión integral de las fases de definición, medición, análisis, mejora y control con un enfoque en proyectos complejos.
• Adquiera experiencia en técnicas avanzadas de análisis estadístico para la toma de decisiones basada en datos.
• Lidere proyectos Six Sigma a gran escala y administre equipos de proyecto de manera efectiva.
• Implemente mejoras significativas en los procesos que se alineen con los objetivos y estrategias de la organización.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean tener una comprensión integral de la metodología DMAIC y prepararse para el papel de un Cinturón Verde Six Sigma efectivo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Obtenga un conocimiento profundo de las fases de Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar de Six Sigma.
• Aplique una amplia gama de herramientas y técnicas Six Sigma de manera efectiva dentro de cada fase de DMAIC.
• Realizar e interpretar análisis estadísticos para la mejora de procesos.
• Planifique, ejecute y gestione un proyecto Six Sigma.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel básico que deseen tener una comprensión fundamental de los principios de Six Sigma y Lean para integrarlos y mejorar los procesos empresariales.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión sólida de los principios Lean Six Sigma.
• Utilizar las metodologías de Six Sigma para mejorar la calidad del proceso eliminando las causas de defectos y minimizando la variabilidad.
• Integrar las metodologías Lean y Six Sigma para lograr mejoras más eficientes y efectivas en los procesos.
• Enseñar herramientas y técnicas básicas de Lean Six Sigma que los Cintas Amarillas pueden aplicar en proyectos de mejora de procesos, como 5S, Kaizen y el mapeo de procesos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Bolivia está destinado a profesionales de nivel intermedio que desean comprender tanto los principios de Six Sigma como Lean para liderar proyectos significativos de mejora de procesos en sus organizaciones.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar una comprensión integral de cómo las metodologías de Lean y Six Sigma pueden integrarse para mejorar los procesos.
• Adquirir conocimientos profundos y habilidades de aplicación en las fases Define, Measure, Analyze, Improve, and Control (DMAIC).
• Aplicar herramientas estadísticas avanzadas para la toma de decisiones basada en datos y el análisis de procesos.
• Liderar y gestionar proyectos de Lean Six Sigma eficazmente.

Este entrenamiento dirigido por un instructor en vivo (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen adquirir las habilidades necesarias para manejar proyectos complejos de Six Sigma y asumir un papel de liderazgo en la implementación de Six Sigma y Lean.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar una comprensión profunda de las metodologías y herramientas avanzadas de Six Sigma y Lean.
• Liderar proyectos complejos de mejora de procesos que se alineen con las estrategias organizacionales.
• Realizar análisis estadísticos complejos y tomar decisiones basadas en datos.
• Liderar eficazmente iniciativas de cambio y construir una cultura de mejora continua.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante que desean obtener una comprensión más profunda del método Six Sigma y sus principios, así como dominar el proceso DMAIC.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Adquirir conocimientos que van más allá de los principios básicos cubiertos en el curso White Belt.
• Dominar el proceso DMAIC y aprender herramientas avanzadas de Six Sigma.
• Aprender a contribuir efectivamente al equipo de proyecto de Six Sigma y colaborar con Green Belts y Black Belts.
• Aplicar los métodos de Six Sigma a procesos empresariales del mundo real para mejorarlos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está destinado a profesionales principiantes que desean tener una comprensión básica del método Six Sigma y sus principios.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Entender las bases del Six Sigma y aprender el proceso DMAIC.
• Comprender los roles y responsabilidades específicos de un Cinturón Blanco en el contexto de un proyecto Six Sigma.
• Aprender a aplicar los principios de Six Sigma para identificar oportunidades de mejora y apoyar proyectos Six Sigma dentro de una organización.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está orientada a científicos que desean aprender y usar el Design of Experiments (DoE) para comprender la relación de causa y efecto entre múltiples factores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las ventajas de los experimentos diseñados sobre otros enfoques.
• Entender las relaciones de causa y efecto e interacciones entre factores.
• Aprender las mejores prácticas y directrices para llevar a cabo experimentaciones exitosas.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) en Bolivia está dirigido a cualquier persona que desee aprender y dominar los fundamentos del análisis y modelado econométrico.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Aprender y entender los fundamentos de la econometría.
• Utilizar Eviews y simuladores de riesgo.

R es un entorno de código abierto muy popular para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. Este curso introduce el lenguaje de programación R a los estudiantes. Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y los conceptos avanzados. Análisis de datos y gráficos avanzados con datos del mundo real.

Audiencia

Desarrolladores / análisis de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y prácticas

Público Objetivo

Analistas, investigadores, científicos, graduados, estudiantes y cualquier persona interesada en aprender a facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.

Objetivos del Curso

Este curso mejorará tu familiaridad con Excel y la estadística, lo que aumentará la efectividad y eficiencia de tu trabajo o investigación.

Este curso describe cómo usar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará las limitaciones de Excel y cómo superarlas.

La analítica de datos es una herramienta crucial en el mundo empresarial actual. Nos centraremos en desarrollar habilidades prácticas para el análisis de datos hands-on. El objetivo es ayudar a los participantes a dar respuestas basadas en evidencia a las siguientes preguntas:

¿Qué ha sucedido?

• procesamiento y análisis de datos
• creación de visualizaciones de datos informativas

¿Qué sucederá?

• predicción del rendimiento futuro
• evaluación de las predicciones

¿Qué debería suceder?

• transformar datos en decisiones empresariales basadas en evidencia
• optimización de procesos

Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones de blog, los tweets, las redes sociales y otras publicaciones digitales se suman continuamente a este creciente cuerpo de datos.

Este curso en vivo dirigido por un instructor se centra en extraer información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas R Language y Natural Language Processing (NLP), combinamos conceptos y técnicas de ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística computacional para comprender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) a partir de fuentes dispares, y luego aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su importancia.

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión

Audiencia

• Analistas financieros o de mercado, gerentes, contadores

Objetivos del Curso

• Facilite y automatice todo tipo de análisis financieros con Microsoft Excel

R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde programas comerciales básicos hasta sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar R para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación R
• Seleccione y utilice paquetes y técnicas de R para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etcétera).
• Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de las inversiones y mucho más
• Solución de problemas, integración, implementación y optimización de una aplicación de R

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Quants

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Nota

• Esta formación pretende dar solución a algunos de los principales problemas a los que se enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o desarrollar más, comuníquese con nosotros para organizarlo.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de RRHH que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento organizacional. Este curso abarca enfoques cualitativos y cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este curso cubre temas avanzados en programación con R.

Gol:

Dominar el trabajo de habilidad de forma independiente con el programa SPSS para uso avanzado, cuadros de diálogo y sintaxis del lenguaje de comandos para las técnicas analíticas seleccionadas.

Los destinatarios:

Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que quieran adquirir la capacidad de utilizar el paquete SPSS y el nivel avanzado y aprender los modelos estadísticos seleccionados. Formación toma problemas de análisis universal y se dedica a una industria específica

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios que desean automatizar el comercio con operaciones algorítmicas, Python y R.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Emplee algoritmos para comprar y vender valores en incrementos especializados rápidamente.
• Reduzca los costos asociados con el comercio utilizando el comercio algorítmico.
• Monitoree automáticamente los precios de las acciones y realice operaciones.

Audiencia:

El curso está dirigido a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido

Gol:

Conocimiento profundo sobre administración de clúster de Hadoop.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático efectivamente en sus dominios profesionales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
• Efectuar análisis post hoc y visualizar resultados de manera efectiva.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales específicos del sector.

Big Data es un término que se refiere a soluciones destinadas para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrollado inicialmente por Google, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera.

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está destinada a profesionales principiantes que desean dominar los fundamentos de R y cómo trabajar con datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el entorno de programación R e la interfaz de RStudio.
• Importar, manipular y explorar conjuntos de datos utilizando comandos y paquetes de R.
• Ejecutar análisis estadísticos básicos y resumir datos.
• Generar visualizaciones usando tanto R base como ggplot2.
• Gestionar espacios de trabajo, scripts y paquetes de manera efectiva.

R es un lenguaje de programación gratuito de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número cada vez mayor de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso está destinado a personas que ya tienen un conocimiento previo en ciencia de datos y estadística. Las explicaciones proporcionadas están diseñadas para servir como recordatorio para quienes ya están familiarizados con los conceptos o para informar a aquellos con una base adecuada.

Público objetivo

Propietarios de negocios (gerentes de marketing, gerentes de productos, gerentes de base de clientes) y sus equipos; profesionales de la inteligencia del cliente.

Descripción general

El curso sigue el ciclo de vida del cliente desde la adquisición de nuevos clientes, la gestión de los clientes existentes para maximizar su rentabilidad, la retención de buenos clientes y, finalmente, la comprensión de cuáles clientes nos están abandonando y por qué. Trabajaremos con datos reales (aunque anónimos) de una variedad de industrias, incluyendo telecomunicaciones, seguros, medios de comunicación y alta tecnología.

Formato

Capacitación dirigida por un instructor a lo largo de cinco sesiones de media jornada, con ejercicios en clase y tareas. Se puede impartir como curso presencial o a distancia (en línea).

El curso está dirigido a cualquier persona interesada en el análisis estadístico. Proporciona familiaridad con Minitab y aumentará la eficacia y eficiencia de tu análisis de datos, mejorando tus conocimientos de estadística.

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto para cálculo estadístico, análisis de datos e gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos en corporaciones y academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para elaminer los datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para Machine Learning con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación del mundo real.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisado
• Aplique la agrupación en clústeres y la clasificación para realizar predicciones basadas en datos del mundo real.
• Visualice los datos para obtener información rápidamente, tomar decisiones y perfeccionar aún más el análisis.
• Mejore el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Ponga un modelo en producción para usarlo en una aplicación más grande.
• Aplique técnicas avanzadas de aprendizaje automático para responder preguntas relacionadas con datos de redes sociales, big data y más.

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática que lo encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso es una introducción al uso de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project.

Este curso está diseñado para científicos de datos y estadísticos que ya poseen habilidades básicas en programación con R y necesitan adquirir habilidades avanzadas en R.

El objetivo es proporcionar un curso práctico de programación avanzada en R a los participantes interesados en aplicar estos métodos en su trabajo.

Se utilizan ejemplos específicos por sector para hacer que la capacitación sea relevante para el público.

Este curso es parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología)

Organización - Trabajo de laboratorio y ejemplos prácticos sobre datos reales
 

Shiny es un paquete de código abierto de R que proporciona un marco web para crear aplicaciones web interactivas utilizando R.

En este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a combinar la ciencia de datos y el desarrollo web usando Shiny, R y HTML.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear aplicaciones web interactivas con R utilizando Shiny

Público

• Científicos de datos
• Desarrolladores web
• Estadísticos

Formato del curso

• Parte teoría, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está orientado a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean realizar análisis estadísticos utilizando SPSS para interpretar datos con precisión, realizar pruebas estadísticas complejas y generar información significativa.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de SPSS y gestionar conjuntos de datos de manera eficiente.
• Realizar análisis estadísticos descriptivos e inferenciales.
• Realizar pruebas t, ANOVA, MANOVA, regresión y análisis de correlación.
• Aplicar pruebas no paramétricas, análisis de componentes principales y análisis factorial para la interpretación avanzada de datos.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a analistas, investigadores y profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar SPSS para la preparación de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo.

Este curso ha sido creado para tomadores de decisiones cuya meta principal no es hacer el cálculo y el análisis, sino entenderlos y ser capaces de elegir qué tipo de métodos estadísticos son relevantes en la planificación estratégica de la organización.

Por ejemplo, un participante potencial debe tomar la decisión de cuántas muestras se deben recoger antes de que puedan tomar la decisión de si el producto va a ser lanzado o no.

Si necesita un curso más largo que cubre los conceptos básicos de pensamiento estadístico tiene un vistazo a 5 días de "Estadísticas para los administradores" de formación.

Este curso ha sido creado para personas que requieren habilidades generales de estadística. Este curso se puede adaptar a un área específica de especialización como investigación de mercado, biología, fabricación, investigación del sector público, etc.

Este curso de capacitación cubre estadísticas avanzadas. Explica la mayoría de las herramientas comúnmente utilizadas en investigación, análisis y pronóstico. Proporciona breves explicaciones de la teoría detrás de las fórmulas.

Este curso no se relaciona con ningún campo específico de conocimiento, pero puede adaptarse si todos los delegados tienen el mismo fondo y objetivos.

Algunas herramientas informáticas básicas se utilizan durante este curso (especialmente Excel y OpenOffice)

Este curso tiene como objetivo dar a los investigadores una comprensión de los principios de diseño estadístico y análisis y su relevancia para la investigación en una gama de disciplinas científicas.

Cubre algunos métodos probabilísticos y estadísticos, principalmente a través de ejemplos. Esta formación contiene alrededor del 30% de las conferencias, el 70% de las pruebas guiadas y los laboratorios.

En el caso de curso cerrado podemos adaptar los ejemplos y materiales a una rama específica (como pruebas de psicología, sector público, biología, genética, etc ...)

En el caso de cursos públicos, se utilizan ejemplos mixtos.

Aunque varios programas se utilizan durante este curso (Microsoft Excel a SPSS, Statgraphics, etc ...), su enfoque principal es la comprensión de los principios y procesos que guían la investigación, el razonamiento y la conclusión.

Este curso puede ser impartido como un curso combinado, es decir, con tareas y asignaciones.

Tableau ayuda a las personas a ver y comprender los datos.

Tableau ayuda a las personas a ver y comprender los datos.

Público objetivo

Formato del curso

Al final de esta formación, los participantes podrán:

En este entrenamiento interactivo y en vivo, los participantes aprenderán a manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en el Tidyverse.

El Tidyverse es una colección de paquetes versátiles de R para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.

• Principiantes en el lenguaje R
• Principiantes en el análisis de datos y visualización de datos

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

• Realizar análisis de datos y crear visualizaciones atractivas
• Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de muestra
• Filtrar, ordenar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
• Convertir datos procesados en gráficos informativos como líneas, barras, histogramas
• Importar y filtrar datos de diversas fuentes de datos, incluyendo Excel, CSV y archivos SPSS

Descripción:

Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender HTML, Javascript y CSS.

Objetivo:

Cubre los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones brillantes.

Cubre todas las funciones de entrada / salida / renderizado / paneles de uso común de la biblioteca brillante.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a analistas de datos y profesionales empresariales de nivel intermedio que desean realizar pronósticos de series temporales y automatizar flujos de trabajo de análisis de datos utilizando R.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de las técnicas de pronóstico en R.
• Aplicar suavizado exponencial y modelos ARIMA para el análisis de series temporales.
• Utilizar el paquete ‘forecast’ para generar modelos de pronóstico precisos.
• Automatizar flujos de trabajo de pronóstico para aplicaciones empresariales e investigativas.

Audiencia

• gerentes
• Desarrolladores
• científicos
• estudiantes

Formato del curso

instrucción y discusión en línea O talleres presenciales

R es un lenguaje de programación gratuito de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática a los que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para diversos objetivos, como fijar precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso cubre la manipulación de objetos en R, incluida la lectura de datos, el acceso a paquetes de R, la escritura de funciones de R y la creación de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña a utilizar el software R (https://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI).