Si te dedicas al análisis de datos o simplemente te interesan las estadísticas, seguramente has oído hablar de R. Este lenguaje de programación está ganando popularidad rápidamente debido a su capacidad para manejar y analizar grandes volúmenes de información con precisión y eficiencia.
Desde la investigación científica hasta el marketing, R se ha convertido en una herramienta esencial.
¿Por qué aprender R? La respuesta es sencilla: te permite crear gráficos detallados, realizar análisis complejos y hacer predicciones basadas en datos, todo de manera más efectiva. Aprender R no solo mejorará tus habilidades actuales, sino que también abrirá nuevas oportunidades profesionales.
Si estás buscando una manera de aprender estadística y programación en R, estás de suerte. La prestigiosa Universidad de Harvard ofrece un curso completamente gratuito en línea para ayudarte a desarrollar estas habilidades. Este curso te permitirá aplicar estos conocimientos tanto en el ámbito educativo como en el profesional.
La Universidad de Harvard, consciente de la importancia de dominar la estadística y la programación en R, ha lanzado este curso gratuito a través de la plataforma edX. Está diseñado para enseñarte los conceptos básicos necesarios para realizar análisis estadísticos exitosos.
El curso cubre los fundamentos de la inferencia estadística, incluyendo cómo calcular valores p e intervalos de confianza, todo ello utilizando R. Esto te permitirá conectar los conceptos teóricos de la estadística con su aplicación práctica en la programación.
Este curso no solo te enseñará a resolver problemas con R, sino que también te ayudará a explorar nuevos conjuntos de datos y determinar los mejores métodos de análisis. Aprenderás técnicas estadísticas avanzadas para manejar datos que no se ajustan a los modelos estándar.
El curso está especialmente orientado a las ciencias biológicas y se divide en siete secciones:
Análisis de datos para ciencias biológicas:
- PH525.1x: Estadística y R para las ciencias biológicas.
- PH525.2x: Introducción a modelos lineales y álgebra matricial.
- PH525.3x: Inferencia estadística y modelado para experimentos de alto rendimiento.
- PH525.4x: Análisis de datos de alta dimensión.
Análisis de datos genómicos:
- 5. PH525.5x: Introducción al bioconductor.
- 6. PH525.6x: Estudios de casos en genómica funcional.
- 7. PH525.7x: Bioconductor avanzado.
Este curso tiene una duración aproximada de 4 semanas, aunque puedes completarlo a tu propio ritmo. Está impartido en inglés, pero cuenta con transcripciones en español, lo que facilita el aprendizaje si no dominas el inglés.
¿Cómo inscribirse en el curso?
Inscribirse es muy sencillo. Solo necesitas acceder al enlace del curso en edX y hacer clic en “Inscríbete”.
