Introducción al Lenguaje de Programación “R”
============================================

**Objetivos generales:**

* Introducir al alumno en aprender un lenguaje de programación para el análisis estadístico de datos.

**Objetivos específicos:**

* Aprender un lenguaje de programación, fácil de aprender y útil para el análisis de datos.

* Aprender herramientas que proporciona R para hacer análisis estadístico de datos, paramétrico y no paramétrico.


TEMARIO
-------

1. Introducción
---------------

1.1 Qué es “R”. Instalación y Ambiente de Programación. Historia

1.2 R como Calculadora. Operadores Aritméticos, Operadores de Comparación.

1.3 Conceptos básicos de Programación Orientada a Objetos. 

2. Tipos de Datos 
------------------

2.1 Datos Escalares

2.2 Vectores

2.3 Factores 

2.4 Matrices

2.5 Definición de Variables

3. Estructuras de Control
-------------------------

3.1 if

3.2 while

3.3 for

4. Funciones
------------

4.1 Funciones matemáticas

4.2 apply

5. Paquetes
-----------

8. Graficación. ggplot
----------------------

9. Otras estructuras de datos. Arreglos, Listas y DataFrame’s
-------------------------------------------------------------

10. Entrada Y Salida. Salvando y restaurando datos de R.
---------------------------------------------------------

11. Funciones de Usuario y Programación.
----------------------------------------

12. Aplicaciones
-----------------

12.1 Diferenciación, Integración e Interpolación.

12.2 Solución de ecuaciones y sistemas de ecuaciones lineales.

12.3 Solución de Sistemas de Ecuaciones Diferenciales de 1er orden acopladas.

12.4 Algebra Lineal Basica. Operaciones Aritméticas. Valores Propios, Vectores Propios y Determinantes.

12.5 Distribuciones de Probabilidad. Discretas y Continuas

12.6 Estadística Descriptiva

12.7 Regresión Lineal y Correlación.

12.8 Análisis de Componentes Principales

12.9 Análisis de Agrupamiento (“Clustering”)

12.10 Regresion Lineal Multiple. Correlación Canónica.

12.11 Análisis de Imágenes

Bibliografía Básica:
--------------------

1. Gareth James and Daniela Witten, “An Introduction to Satistical Learning”, Ed. Springer

2. Thomas W. MacFarland, “Introduction to Data Analysis and Graphical Presentation in Biostatistics with R”. Ed. Springer

3. Manas A. Pathak, “Beginning Data Science with R”. Ed. Springer