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El Programa de Desarrollo Profesional y Personal acoge cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio por la UNED. Cada curso se impartirá en una de las siguientes categorías: Experto/a Profesional, Enseñanza Abierta, Actualización Profesional y atienden una demanda de formación en respuesta a las necesidades e intereses del mundo del trabajo. Sus cursos estarán promovidos por la UNED o entidades sociales y económicas que busquen el apoyo académico de la Universidad para la mejor calidad de sus acciones de formación y promoción de sus colectivos laborales y profesionales.

Requisitos de acceso: no hay requisitos mínimos de acceso, salvo los específicos de cada curso establecidos por su director.

Este curso está dirigido a quienes desean adquirir los fundamentos de la estadística aplicada y desarrollar competencias para analizar grandes volúmenes de datos con R y RStudio.

El programa es completamente autocontenido y cubre desde la instalación del entorno hasta los conceptos fundamentales, como el uso de funciones y variables, por lo que no se requiere experiencia técnica previa. A través del aprendizaje de tidyverse y ggplot2, el estudiante podrá realizar análisis exploratorios exhaustivos y comunicar los resultados con quarto mediante visualizaciones persuasivas, logrando presentaciones profesionales y estratégicas en cada gráfica.

Este curso ofrece una formación integral en análisis exploratorio de datos y visualización avanzada utilizando R y RStudio. Mediante el uso de tidyverse, ggplot2 y quarto, los participantes desarrollarán competencias para transformar datos en representaciones visuales persuasivas y profesionales. El programa se orienta hacia la descripción estadística y la comunicación efectiva de resultados, lo que facilita la optimización de cada elemento gráfico y la presentación de hallazgos con claridad y relevancia estratégica. 

Este curso complementa otro de los mismos profesores titulado "Aprendiendo Estadística con R". Este nuevo curso se centra en los aspectos más relevantes de la visualización avanzada de datos.

1. Instalación y configuración del entorno: Descripción del proceso deinstalación de R y de RStudio, así como de la instalación y carga de paquetes, con énfasis en el uso de tidyverse.

2. Fundamentos de programación en R: Introducción al manejo de variables, uso de funciones y sus argumentos, y aplicación del operador pipe (|>) para encadenar instrucciones de manera eficiente.

3. Análisis de la variación numérica: Exploración de la estadística descriptiva (rango, mediana, percentiles, media y varianza) y su representación mediante histogramas y gráficos de densidad.

4. Análisis de la variación categórica: Visualización de frecuencias mediante gráficos de barras y diagramas de sectores.

5. Introducción a ggplot2: estudio de la gramática de gráficos y uso de herramientas para guardar imágenes profesionales con ggsave.

6. Análisis exploratorio de la covariación: (a) Numérica versus categórica: empleo de diagramas de caja (en contextos de t-tests y ANOVA). (b) Dos variables numéricas: elaboración de diagramas de dispersión, gestión del solapamiento de puntos mediante transparencia y facetas, y técnicas avanzadas de etiquetado. (c) Dos variables categóricas: aplicación de geom_tile y geom_bar para analizar la relación entre categorías. 

7. Preparación y transformación de datos: Métodos para fusionar y separar columnas mediante las funciones pivot_longer y pivot_wider.

8. Comunicación visual y acabado profesional: personalización de etiquetas, títulos y leyendas con labs, ajuste de escalas y colores, y aplicación de temas para optimizar el impacto estratégico de los gráficos.

9. Elaboración de informes utilizando Quarto.

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.

Iniciación

Duración: del lunes 18 de enero al miércoles 30 de junio de 2027.

Dedicación: 150 horas.

Codirectores

7.1 Material disponible en la plataforma virtual

El curso virtual ofrecerá videos, apuntes y ejercicios resueltos para cada uno de los temas. Asimismo, se proporcionará una guía didáctica que incluirá el cronograma, el calendario de actividades y los ejercicios propuestos para la evaluación. Además, los estudiantes tendrán acceso a material complementario y de profundización.

Las consultas pueden realizarse por correo electrónico y a través de la plataforma Ágora. Asimismo, está prevista una tutorización de consultas telefónicas o presenciales con los alumnos en los locales del Departamento de Ingeniería de Software y Sistemas Informáticos de 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: Dpto. Ingeniería de Software y Sistemas Informáticos. ETSI Informática UNED, Juan del Rosal 16, 28040 Madrid.

Se prevé realizar consultas presenciales en la dirección postal anterior. Para concertar la consulta presencial, puede hacerlo por correo electrónico, a través de la plataforma Ágora o por teléfono.

Los docentes que atenderán las tutorías serán:

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

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

La evaluación final se fundamentará en las soluciones que los estudiantes presenten a los ejercicios planteados. Específicamente, la evaluación se compondrá de los siguientes elementos:

• Una serie de ejercicios prácticos relacionados con los bloques temáticos del curso: instalación y fundamentos de R y tidyverse, estadística descriptiva, análisis exploratorio y visualización avanzada con ggplot2. Este componente representará el 80% de la calificación final.
• Un ejercicio final integrador en el que se aplicarán los conocimientos adquiridos a un caso práctico real, abarcando desde la preparación de datos hasta la elaboración de un informe final con quarto que incluya gráficas impactantes y pulidas para una comunicación efectiva de los resultados. Este ejercicio representará el 20% de la calificación final.

Precio de matrícula: 180,00 €.

11.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: ea-ps@adm.uned.es.

Del 7 de septiembre al 27 de noviembre de 2026.

Atención administrativa:

Cursos de Certificado 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.