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Programa completo / R

De la primera expresión a proyectos reproducibles

Programación, análisis de datos, visualización, estadística y desarrollo profesional. Aprenda con R real, ejercicios revisados y proyectos que puede descargar.

40 módulos200 prácticasPrincipiante → avanzado

Un programa para avanzar con evidencia

Cada módulo combina explicación, cinco prácticas y revisión. Puede recorrerlo en orden o retomar un tema. Los proyectos reúnen programación, datos y documentación.

Antes de comenzar

No necesita experiencia previa. Use los primeros módulos si empieza desde cero. Para los bloques avanzados, complete funciones, estructuras y manejo de errores. Los archivos de escritorio se identifican cuando su ejecución requiere RStudio o Python local.

01 · Fundamentos

01R, scripts y entorno de trabajo5 prácticas

R evalúa expresiones y guarda objetos en un entorno. El script conserva las instrucciones que permiten reconstruir un resultado.

  1. Evaluar una expresión
  2. Asignar y reutilizar
  3. Mostrar un resultado
  4. Inspeccionar objetos
  5. Documentar la sesión
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02Cálculos y lógica5 prácticas

Traduzca una fórmula a operaciones explícitas y compruebe sus unidades.

  1. Calcular una dilución
  2. Potencias y logaritmos
  3. Cociente y residuo
  4. Combinar condiciones
  5. Comparar decimales
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03Tipos, coerción y valores especiales5 prácticas

Reconozca qué representa un objeto antes de operar sobre él.

  1. Distinguir enteros
  2. Convertir texto
  3. Detectar coerción
  4. Valores finitos
  5. NULL y longitud
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04Vectores y operaciones vectorizadas5 prácticas

Trabaje con colecciones completas sin convertir cada operación en un bucle.

  1. Crear una secuencia
  2. Repetir grupos
  3. Vectorizar una fórmula
  4. Nombrar mediciones
  5. Evitar reciclaje accidental
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05Índices y datos ausentes5 prácticas

Seleccione datos conservando el significado de sus ausencias.

  1. Seleccionar posiciones
  2. Excluir posiciones
  3. Contar ausencias
  4. Resumir sin NA
  5. Filtrar sin propagar NA
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06Listas y estructuras anidadas5 prácticas

Agrupe objetos de tipos y tamaños diferentes sin perder su estructura.

  1. Construir un registro
  2. Extraer y preservar
  3. Navegar estructuras
  4. Modificar un campo
  5. Resumir varias series
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07Matrices y álgebra lineal5 prácticas

Distinga multiplicación por elemento y producto matricial.

  1. Crear una matriz
  2. Conservar dimensiones
  3. Producto matricial
  4. Resolver un sistema
  5. Resumir por ejes
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08Data frames y validación de esquema5 prácticas

Una tabla necesita una definición de fila, columnas y claves.

  1. Construir una tabla
  2. Seleccionar filas
  3. Crear una columna
  4. Ordenar registros
  5. Validar una clave
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09Factores y variables categóricas5 prácticas

El orden de las categorías afecta tablas, gráficas y modelos.

  1. Definir niveles
  2. Cambiar la referencia
  3. Codificar un orden
  4. Contar categorías
  5. Convertir etiquetas
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02 · Programación

10Texto, Unicode y expresiones regulares5 prácticas

Limpie identificadores sin borrar diferencias significativas.

  1. Normalizar identificadores
  2. Formatear etiquetas
  3. Validar un patrón
  4. Sustituir separadores
  5. Separar campos
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11Fechas, horas y zonas horarias5 prácticas

Una fecha de calendario y un instante no son el mismo tipo de dato.

  1. Leer una fecha
  2. Calcular intervalos
  3. Crear instantes
  4. Generar calendarios
  5. Extraer componentes
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12Control de flujo y validaciones5 prácticas

Haga explícitas las condiciones que permiten continuar un cálculo.

  1. Escribir una decisión
  2. Clasificar un vector
  3. Validar antes de dividir
  4. Elegir una operación
  5. Detectar todos y alguno
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13Bucles e iteración segura5 prácticas

Escriba recorridos que funcionen también con entradas vacías.

  1. Preasignar resultados
  2. Acumular con while
  3. Saltar elementos
  4. Salir al encontrar
  5. Aceptar un vector vacío
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14Funciones y contratos5 prácticas

Una función reutilizable hace explícitas entradas, salida y condiciones.

  1. Definir una función
  2. Parámetros predeterminados
  3. Devolver varios resultados
  4. Propagar argumentos
  5. Recursión con caso base
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15Ámbito léxico y programación funcional5 prácticas

Las funciones también son valores: pueden recibir y devolver otras funciones.

  1. Crear una clausura
  2. Aplicar una función
  3. Exigir un tipo
  4. Reducir elementos
  5. Componer un flujo
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16Errores, advertencias y depuración5 prácticas

Un error útil describe la causa y permite decidir cómo continuar.

  1. Capturar un error
  2. Conservar el mensaje
  3. Validar un argumento
  4. Limpiar recursos
  5. Reparar una función
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03 · Datos y visualización

17CSV, RDS y rutas de proyecto5 prácticas

Distinga datos intercambiables de objetos que conservan su estructura en R.

  1. Leer un CSV
  2. Exportar sin índice
  3. Conservar un objeto
  4. Construir rutas
  5. Verificar una importación
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18Transformación con dplyr5 prácticas

Exprese selección, filtrado, transformación y resumen como un flujo legible.

  1. Filtrar observaciones
  2. Seleccionar columnas
  3. Crear variables
  4. Resumir por grupo
  5. Ordenar un flujo
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19Uniones, pivotes y datos ordenados5 prácticas

La clave y la cardinalidad determinan el resultado de una unión.

  1. Unir por identificador
  2. Conservar claves sin pareja
  3. Detectar claves huérfanas
  4. Pasar a formato largo
  5. Pasar a formato ancho
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20Gráficas base y exportación5 prácticas

La figura debe hacer legibles variables, unidades y comparaciones.

  1. Dibujar una relación
  2. Inspeccionar una distribución
  3. Comparar categorías
  4. Añadir un ajuste
  5. Exportar SVG
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21Gramática de gráficos con ggplot25 prácticas

Construya figuras relacionando datos, estéticas, geometrías y escalas.

  1. Mapear dos variables
  2. Colorear categorías
  3. Separar en paneles
  4. Etiquetas y tema
  5. Guardar una figura
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04 · Estadística y modelos

22Análisis exploratorio y estadística descriptiva5 prácticas

Resuma la distribución y la calidad de los datos antes de modelar.

  1. Calcular centro y dispersión
  2. Resumir robustamente
  3. Resumir grupos
  4. Calcular asociación
  5. Auditar ausencias
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23Probabilidad, muestreo y simulación5 prácticas

Use simulación para entender un modelo, sus supuestos y su variabilidad.

  1. Reproducir un muestreo
  2. Probabilidad normal
  3. Probabilidad binomial
  4. Estimar por simulación
  5. Bootstrap de una media
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24Estimación, contrastes y multiplicidad5 prácticas

Interprete incertidumbre y magnitud del efecto junto con el valor p.

  1. Intervalo de una media
  2. Comparar dos grupos
  3. Respetar el pareamiento
  4. Corregir múltiples pruebas
  5. Estimar una diferencia
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25Regresión lineal y diagnóstico5 prácticas

Un modelo necesita interpretación, supuestos y comprobación de residuos.

  1. Ajustar una recta
  2. Predecir nuevos valores
  3. Obtener residuos
  4. Regresión múltiple
  5. Evaluar error predictivo
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26Modelos generalizados y diseño5 prácticas

Elija una distribución y una función de enlace coherentes con la respuesta.

  1. Regresión logística
  2. Predecir probabilidades
  3. Razón de momios
  4. Modelar conteos
  5. Construir un diseño
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27Optimización y cálculo numérico5 prácticas

Formule un objetivo antes de elegir un algoritmo.

  1. Minimizar una función
  2. Optimizar varios parámetros
  3. Integrar numéricamente
  4. Encontrar una raíz
  5. Calcular log verosimilitud
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28Álgebra aplicada, PCA y clustering5 prácticas

Reduzca dimensiones conservando una interpretación de la escala y la distancia.

  1. Estandarizar columnas
  2. Ajustar PCA
  3. Explicar varianza
  4. Agrupar observaciones
  5. Clustering jerárquico
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29Series temporales y dependencia5 prácticas

El orden temporal forma parte de los datos y del diseño de evaluación.

  1. Representar una serie
  2. Calcular cambios
  3. Medir autocorrelación
  4. Separar componentes
  5. Partir sin fuga temporal
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05 · Desarrollo avanzado

30Expresiones, fórmulas y evaluación5 prácticas

Comprenda cuándo se evalúa un nombre y en qué entorno se busca.

  1. Capturar una expresión
  2. Sustituir un símbolo
  3. Construir una fórmula
  4. Aislar un entorno
  5. Seleccionar por nombre
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31Objetos S3, S4 y encapsulación5 prácticas

Elija un sistema de objetos según el tipo de contrato que necesita.

  1. Construir un objeto S3
  2. Despachar un método
  3. Declarar una clase S4
  4. Encapsular estado
  5. Validar un constructor
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32Pruebas automatizadas y casos límite5 prácticas

Una prueba útil detecta una clase de errores y documenta el contrato.

  1. Comprobar una identidad
  2. Comparar con tolerancia
  3. Probar una excepción
  4. Probar una propiedad
  5. Crear una prueba testthat
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33Rendimiento y memoria5 prácticas

Mida antes de optimizar y conserve claridad y precisión.

  1. Vectorizar una transformación
  2. Preasignar una matriz
  3. Medir duración
  4. Inspeccionar memoria
  5. Evitar búsquedas repetidas
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34JSON, SQL y contratos de API5 prácticas

Los formatos y consultas forman parte del contrato de intercambio.

  1. Codificar JSON
  2. Leer JSON
  3. Validar un contrato
  4. Preparar SQL parametrizado
  5. Crear un cliente documentado
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35Proyectos, paquetes, Git y entornos5 prácticas

Un proyecto reproducible conserva código, datos, versiones y decisiones.

  1. Crear estructura de proyecto
  2. Escribir un script portable
  3. Declarar un paquete
  4. Preparar exclusiones Git
  5. Registrar dependencias
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36Quarto, comunicación y aplicaciones Shiny5 prácticas

Separe el cálculo de la presentación y construya una entrega inspeccionable.

  1. Crear un documento Quarto
  2. Separar cálculo y texto
  3. Documentar límites
  4. Preparar una aplicación Shiny
  5. Organizar una entrega
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06 · Especialización y proyectos

37Supervivencia y datos censurados5 prácticas

El tiempo hasta un evento necesita conservar la información de censura.

  1. Representar seguimiento
  2. Contar exposición
  3. Tasa de incidencia
  4. Supervivencia sin censura
  5. Preparar análisis de Cox
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38Aprendizaje automático y evaluación5 prácticas

El desempeño se estima con datos que no participaron en el ajuste.

  1. Partir observaciones
  2. Evitar fuga en escalado
  3. Construir confusión
  4. Medir sensibilidad
  5. Construir un baseline
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39Bioinformática y expresión génica5 prácticas

Los identificadores y la unidad experimental importan tanto como el cálculo.

  1. Alinear metadatos
  2. Normalizar por biblioteca
  3. Transformar ceros
  4. Calcular ΔΔCt
  5. Corregir descubrimientos
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40Proyecto final: análisis reproducible5 prácticas

Integre lectura, validación, transformación, análisis, figura y entrega.

  1. Importar y validar
  2. Resumir por grupo
  3. Generalizar la magnitud
  4. Conservar incertidumbre
  5. Entregar un análisis
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Constancia verificable al terminar

Confirme su nombre completo en Mi cuenta, registre las 200 prácticas y apruebe una evaluación final de 20 preguntas con al menos 80%. La constancia incluye folio, QR, hash SHA-256 y sello criptográfico de Overtone. Puede revisar los requisitos desde el aula.

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