Programación en R Programación avanzada

** COMPETENCIAS QUE EL ESTUDIANTE ADQUIERE CON ESTA MATERIA CB06 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación CB09 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. CG04 Capacidad para sintetizar las conclusiones obtenidas de estos análisis y presentarlas de manera clara y convincente en un entorno bilingüe (español e inglés) tanto por escrito como oralmente. CG06 Aplicar habilidades sociales para el trabajo en equipo y para relacionarse con otros de forma autónoma. CG07 Aplicar las técnicas avanzadas de análisis y representación de la información, con el fin de poderla adaptar a problemas reales. CE02 Utilizar software libre como R y Python para la implementación del análisis estadístico. CE08 Aplicar y desarrollar técnicas de visualización de muestras recogidas con software de libre distribución como R y Python. CE14 Aplicar conocimientos y capacidades avanzadas de consultoría estadística. ** RESULTADOS DE APRENDIZAJE QUE ADQUIERE EL ESTUDIANTE Adquisición de conocimientos sobre: 1) perspectiva de las aplicaciones y casos de uso de la estadística hoy en día en el entorno empresarial; 2) habilidades analíticas necesarias en un servicio de consultoría estadística; 3) el entorno tidyverse para la gestión de bases de datos y creación de gráficos; 4) técnicas de presentación automática de resultados estadísticos en informes; 5) desarrollo de servidores de procesamiento remoto de datos como Shiny.

Versionado - Introducción a git - Trabajando con git y GitHub Introducción a HTML - HTML - estilo CSS - Javascript Gráficas de datos en Javascript - d3.js - plotly.js Presentaciones dinámicas - Presentaciones R - reveal.js Introducción a R Shiny Introducción a Python Dash

** ACTIVIDADES FORMATIVAS DEL PLAN DE ESTUDIOS REFERIDAS A MATERIAS AF1 Clase teórica AF2 Clases prácticas AF4 Prácticas de laboratorio AF5 Tutorías AF6 Trabajo en grupo AF7 Trabajo individual del estudiante ** METODOLOGÍAS DOCENTES FORMATIVAS DEL PLAN REFERIDAS A MATERIAS MD1 Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD3 Resolución de casos prácticos, problemas, etc., planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD5 Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo