Iniciación a la programación con R
Desde
18
Oct
Hasta
04
Nov
Estado:
Cancelado
Modalidad:
Presencial
Lugar:
Edificio Isidoro Morales IMB.3 ambas sesiones
Fechas del curso:
Límite renuncias: 06/11/2024
Lunes, 11 de noviembre de 2024
Miércoles, 13 de noviembre de 2024
Horario:
de 16:00 a 20:00h.
Contenidos

Curso de 15 horas de certificación (1'5 creds.) Fecha límite para renunciar al curso: 06/11/2024

  • Introducción al lenguaje R
  • Instalación de R
  • RStudio y librerías
  • Actualización de R
  • Gestión de directorios, archivos y versiones
  • Manejo de objetos en R
  • Manejo de datos en R
  • Profundizando en el data.frame; Estructuras de control
  • Los gráficos en R
  • Las funciones en R
  • Publicación de resultados
Fecha de entrega tarea:
  • Asistencia 70%
  • Realización de tarea 30%

La tarea consistirá en un ejercicio práctico que contenga varios aspectos de los explicados en la formación presencial.

 

Es necesario tener en cuenta los criterios de asistencia como parte de la evaluación del curso además de los propios que establezca el/la ponente:
Según el Plan de Formación aprobado por la Comisión de Formación e Innovación en su punto 5 (5.1) se establece con respecto a la asistencia que:
a. Cursos presenciales. En esta modalidad, las personas inscritas deberán asistir obligatoriamente a un mínimo del 85% del total de las horas lectivas en cursos de 20 o menos horas, y un 75% en cursos de más de 20 horas y superar las pruebas o actividades de evaluación (tareas) que se establezcan. El incumplimiento de este requisito implicará una evaluación negativa. 
b. Cursos semipresenciales/online. En esta modalidad, se tendrán en cuenta los criterios establecidos por el formador/a para la superación de la actividad formativa (asistencia a sesiones presenciales/asíncronas, actividades, tarea, etc.).
Nombre ponente/s
D. Julio Manuel Sevilla Sánchez
Institución ponente/s
Jsevilla.es
Breve CV ponente/s

Graduado en Ingeniería Forestal.

Postgrado (Experto y Master) en Técnicas Avanzadas en Estadística Aplicada.

Especialista en análisis de datos y modelización estadística mediante herramientas de Estadística Aplicada, Data Mining, Machine Learning y Análisis Espacial.