Curso de Análisis de Datos en R
con la Encuesta de Hogares

🚀 Curso de Análisis de Datos en R
con la Encuesta de Hogares 📊

Detalles del Curso:

📅 Fechas: Del 17 de febrero al 28 de febrero de 2025
📆 Días: Lunes a viernes
⏰ Horario: De 19:00 a 20:30
💰 Inversión: 250 Bs (200 Bs válido hasta el 3 de febrero de 2025)
🖥 Modalidad: Virtual

🎓 Beneficios:

- Certificado al completar el curso.
- Material del instructor para cada clase.
- Acceso a la plataforma del curso durante 3 meses después de finalizar las clases.
- Grabaciones de las clases disponibles para revisión.
- 15 horas académicas de contenido práctico.

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Sobre el Curso:

¿Por qué aprender Análisis de Datos en R con la Encuesta de Hogares?

Aprender a analizar datos de encuestas de hogares con R te permitirá:

Manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Transformar datos crudos en información útil para la toma de decisiones.
Crear visualizaciones claras y profesionales con ggplot2.
Realizar análisis socioeconómicos avanzados, como cálculos de pobreza y desigualdad.
Desarrollar habilidades prácticas en el uso de paquetes como dplyr y haven, esenciales para el análisis de datos en R.

Este curso es ideal para profesionales, investigadores y estudiantes que deseen profundizar en el análisis de datos sociales y económicos, utilizando una de las herramientas más potentes y demandadas en el ámbito del análisis de datos.

INSTRUCTOR DEL CURSO

📚 CONTENIDO DEL CURSO

Módulo 1: Introducción a las encuestas de hogares y a R

Conceptos básicos de las encuestas de hogares.
Introducción a R y RStudio: entorno de trabajo, comandos básicos, instalación de paquetes.
Importación de datos en R: uso del paquete haven para archivos SPSS (.sav).

Módulo 2: Preparación y manipulación de datos

Exploración y verificación de la estructura y calidad de los datos.
Manipulación de variables: renombrar, recodificar y crear nuevas variables.
Uso del paquete dplyr para transformar y manipular datos: filter(), select(), mutate(), summarize().
Unión y combinación de bases de datos con dplyr.
Gráficas con ggplot2 para explorar los datos manipulados.

Módulo 3: Análisis descriptivo y exploratorio

Estadísticas descriptivas básicas: medias, medianas, desviación estándar.
Tablas de frecuencia y replicación de cuadros publicados.
Visualización de datos: introducción a ggplot2 para gráficos básicos (barras, histogramas, dispersión).

Módulo 4: Análisis avanzado y presentación de resultados en RMarkdown

Análisis de pobreza y desigualdad: índices de pobreza, coeficiente de Gini, curvas de Lorenz.
Cálculo de indicadores económicos relevantes para el análisis socioeconómico.
Modelos de regresión: regresión lineal básica en R.
Presentación de resultados: creación de tablas y visualizaciones complejas con ggplot2.