El lenguaje R surgió del entorno de la Estadística pero se expandió al universo del aprendizaje automatizado (machine learning), de la inteligencia artificial y de la minería de datos, donde actualmente desempeña un papel preponderante.


Las ventajas relativas de R son: acceso libre y gratuito, óptimas herramientas para extraer datos de tablas externas y generar conjuntos aptos para el análisis, excelentes bibliotecas gráficas, estructura compatible con muchos otros programas (Python, QGIS, ArcGIS), operación independiente del sistema operativo, nutrida fuente de rutinas aplicables a muy diversas operaciones en Ciencia de Datos y, por supuesto, en Estadística. Una ventaja adicional es que R agrega valor a los antecedentes profesionales para muchos empleos. Junto con Python, R es el lenguaje más requerido en Ciencia de Datos.


Se ha dicho que a diferencia de otros lenguajes, R no se puede enseñar en abstracto, sino que debe estar enlazado con aplicaciones. Tal es la premisa de este curso. En una primera parte se hace una concisa pero exhaustiva presentación de las herramientas esenciales en R, apoyándose en breves ejemplos de aplicación. Al completar este tramo del curso los participantes habrán adquirido el conocimiento para trabajar con R. En una segunda parte R se aplica en numerosos casos reales tomados de muy diversas disciplinas, como se detalla en el Programa Analítico. Los fundamentos teóricos de las variadas técnicas matemáticas y estadísticas empleadas en los ejemplos se dan sucintamente. Estos ejemplos les inspirarán para darle a R uso cotidiano en sus propias actividades profesionales.


Este curso no requiere conocimientos previos de R. Se parte de cero y se construye conocimiento hasta un nivel intermedio avanzado. R no es un lenguaje difícil de aprender pero de todos modos requiere incorporar una cantidad importante de conceptos y de comandos propios de un lenguaje complejo.


El curso se distribuye en seis semanas, con un tiempo de dedicación semanal mínimo de 24 horas. En las cuatro semanas iniciales la mayor parte de los participantes habrá podido completar la primera parte del curso y comenzado la exploración de los ejemplos reales. Quienes por falta de tiempo no hayan podido hacerlo disponen de dos semanas adicionales.