The Professional and Personal Development Programme includes courses that lead to obtaining a university-specific qualification awarded by UNED. Each course will be delivered in one of the following categories: Professional Expert, Open Education, Professional Development, and respond to training demands based on the needs and interests of the labour market. These courses will be promoted by UNED or by social and economic entities seeking academic support from the University to improve the quality of their training activities and the development of their professional groups.

Admission requirements: there are no minimum admission requirements, except for those specific to each course established by its director.

El curso va dirigido a todos aquellos con interés en conocer los fundamentos de la estadística básica y cómo resolver y presentar problemas de análisis estadístico mediante R. El curso es autocontenido por lo que no se necesita una formación específica previa.

En este curso se describe cómo utilizar el lenguaje de programación R para análisis estadístico. El objetivo es conocer las funcionalidades básicas de R y los fundamentos de la estadística descriptiva y la inferencia estadística. Se pretende proporcionar a los alumnos una capacidad práctica para realizar análisis estadísticos y presentar los resultados en gráficos profesionales, por lo que se irán proponiendo ejercicios de dificultad creciente.

1. Manejo y funcionalidades básicas de R y RStudio.

2. Fundamentos de estadística descriptiva.

3. Fundamentos de inferencia estadística.

4. Prueba t de Student.

5. Análisis de varianza.

6. Representación de gráficos en R.

La metodología del curso será la propia de la enseñanza a distancia, con una atención completamente telemática a través del curso virtual, el correo electrónico, y videoconferencias.

Dentro del soporte online, se pondrá a disposición de los alumnos una guía didáctica del curso, foros en los que plantear cuestiones y llevar a cabo discusiones en las que profundizar en los contenidos, un cronograma para facilitar el seguimiento de la asignatura, así como herramientas para la entrega de las tareas, visualización de las calificaciones, acceso a la biblioteca, y, en general, todos los elementos necesarios para realizar el curso.

Además, se dispondrá de material tanto escrito como audiovisual elaborado por el Equipo Docente en el que se explican los fundamentos teóricos y se realizan ejercicios prácticos.

Dada la vertiente práctica del curso, a medida que se avance en la teoría, los alumnos deberán resolver y presentar ejercicios de dificultad creciente.

Beginner

Duration: from January, 15th 2027 to June, 30th 2027.

Dedication:150 hours.

Co-Directors

7.1 Material available on the virtual platform

En el curso virtual estarán disponibles videos, apuntes y ejercicios resueltos de cada uno de los temas del curso. Además, podrá encontrarse una guía didáctica con el cronograma del curso, el calendario de actividades y los ejercicios propuestos para la evaluación del curso. Se pondrá también a disposición de los alumnos material complementario y de profundización.

Las consultas pueden realizarse por correo electrónico y a través de la plataforma aLF. Así mismo, también está prevista una tutorización de consultas telefónicas o con presencia de los alumnos en los locales del Departamento de Ingeniería de Software y Sistemas Informáticos en la Sede Central de la UNED.

Está prevista como jornada de guardia para recibir consultas telefónicas o presenciales los jueves de 10 a 14 horas.

Dirección postal: A la atención de los profesores del curso "Aprendiendo estadística con R" Dpto. Ingeniería de Software y Sistemas Informáticos. Apdo. 60149 -28080 MADRID.

Está previsto realizar consultas presenciales en la dirección postal anterior. Para concertar la consulta presencial puede hacerlo por correo electrónico, mediante la plataforma aLF y por teléfono.

Los docentes que atenderán las tutorías serán:

Ernesto Aranda Escolástico: (91) 398 8257 / earandae@issi.uned.es

Rubén Heradio Gil: (91) 398 8242 / rheradio@issi.uned.es

La evaluación final se basará en las soluciones enviadas por los alumnos a los ejercicios propuestos. Concretamente, se propondrá:

- Una colección de ejercicios de cada uno de los temas que componen el curso: Estadística descriptiva, inferencia estadística, t-test, análisis de varianza y representación de gráficos) con un valor final del 80% de la calificación.

- Un ejercicio final en el que se deberá aplicar, en un caso práctico, los conocimientos de cada uno de los bloques con un valor final del 20% en la calificación.

Enrolment fee: 180,00 €.

11.1 Study aid and discounts

General information about study grants and discounts can be found at this link.

You must submit the enrolment application by selecting the corresponding option, and then send the documentation to the email: ea-ps@adm.uned.es.

From September, 7th 2026 to November, 27th 2026.

Atención administrativa:

Negociado de Enseñanza Abierta

ea-ps@adm.uned.es 

Tf.: 91 398 7711 / 7530

C/ Juan del Rosal, 14 - 1ª planta

28040 Madrid

Negociado de Enseñanza Abierta.