Microcredencial Universitaria De los datos al informe: modelización estadística con R
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- Inicio
- Director: Eduardo García Portugués (UC3M)
- Idioma: Español
- Modalidad: Online
- Precio: 300€
- Fechas: Del 22 al 25 de junio
- Duración: 16 horas lectivas / 2 ECTS
- Plazo de Admisión: Hasta el 18 de mayo de 2026
- Plazas: 20
- Becas: 10 Becas Banco Santander
- Departamento: Estadística
Este es un curso intensivo orientado a consolidar y ampliar tus habilidades en R desde una perspectiva moderna y actual, cubriendo el flujo completo de trabajo en consultoría y análisis estadístico con R: desde la organización, preparación y preprocesado de los datos, pasando por una modelización estadística ágil basada en regresión y clasificación, hasta la comunicación eficaz de los resultados mediante informes reproducibles.
El curso incorpora herramientas contemporáneas de apoyo al desarrollo y análisis, incluyendo el uso práctico de IA para mejorar la productividad, la calidad del código y la exploración de modelos. El enfoque es eminentemente práctico, con numerosos ejercicios y estudios de caso que permiten aplicar de forma inmediata los conceptos y herramientas presentados.
- PROGRAMA
0. Fundamentos de programación en R
1. Programación en R con IDEs e IA
1.1. RStudio: trucos y herramientas útiles
1.2. Otros IDE: VS Code, Cursor y Positron
1.3. GitHub Copilot
1.4. Uso de agentes de IA
1.5. Depuración de código
1.6. Tests unitarios2. Quarto para la elaboración de informes
2.1. R Markdown y Quarto
2.2. Ejemplos de documentos en Quarto
2.3. Personalizaciones avanzadas
2.4. Cómo redactar buenos informes
2.5. Otros temas3. Preprocesado y gestión de datos con tidyverse
3.1. dplyr: manipulación de datos
3.2. tidyr: reorganización y limpieza de datos
3.3. stringr: tratamiento de variables de texto
3.4. forcats: manejo de variables categóricas
3.5. lubridate: gestión de fechas y tiempos
3.6. purrr: programación funcional y operaciones iterativas4. Modelización rápida con AutoML y explicabilidad
4.1. Introducción a AutoML
4.2. Explicabilidad de los modelos
4.3. Ejemplos en regresión
4.4. Ejemplos en clasificación binaria
4.5. Ejemplos en clasificación multiclase5. Modelización rápida con tidymodels
5.1. rsample: partición de datos y validación
5.2. parsnip: definición unificada de modelos estadísticos
5.3. recipes: preprocesado de datos para modelización
5.4. workflows: integración de preprocesado y modelos
5.5. tune: ajuste de hiperparámetros y selección de modelos - PROFESORADO
Profesorado UC3M
- Eduardo García Portugués
Departamento de Estadística
- Eduardo García Portugués
- ADMISIÓN
Dirigido a:
No requiere titulación universitaria.
INSCRIPCIÓN, MATRÍCULA Y PAGOPRIMER PASO - REGISTRO
- Si eres o has sido estudiante de la UC3M no necesitas registrarte
- Si no recuerdas tu clave puedes crear una nueva
SEGUNDO PASO - INSCRIPCIÓN, MATRÍCULA Y PAGO
Accede con tu usuario y clave
TERCER PASO - ALTA DE CORREO ELECTRÓNICO y ACCESO APLICACIONES
Pasadas 24 horas de realizar tu matrícula podrás darte de alta de correo electrónico, en el caso que no seas estudiante UC3M.
Para cualquier consulta o incidencia relacionada con la solicitud de admisión ponte en contacto con admisiontp@postgrado.uc3m.es
- INFORMACIÓN PRÁCTICA
Método de evaluación individualizada
Evaluación continua mediante la realización de ejercicios prácticos durante el curso y un proyecto final que integre todos los contenidos aprendidos.
Fechas de impartición- Del 22 al 25 de junio de 2026.
Horario- Lunes, martes, miércoles y jueves, 15:30-19:30 hh.
- BECAS SANTANDER
Becas Santander Microcredenciales 2026
- Plazo: desde el día 27 de enero hasta el 9 de abril (ambos incluidos)
- Número de ayudas: 10
- Importe: 300€
- Resolución: 12 de mayo de 2026