Ciencia de Datos con R
2026-09-09
Capítulo1 Ciencia de Datos con R
Instructor: Raymond L. Tremblay, PhD
Oficina: NL 104 Teléfono: (787) 850-0000 (dept de biología) Correo electrónico: raymond.tremblay_at_upr_dot_edu
1.0.1 Horario de clase
Presentación de temas y discusión: Lunes y miércoles 4:30-5:50pm (80 mins) NOTE: Necesita traer su laptop!
Hora de consulta con Estudiantes:
NL 104. - Lunes y miércoles de 9:00 a 12:30pm - martes y jueves de 1:00 a 2:00pm
1.0.2 Libros sugeridos
- Garrett Grolemund, Hadley Wickham. R for Data Science (2.ª ed.) En Inglés.
- Garrett Grolemund, Hadley Wickham. R para Ciencia de Datos En Español.
- Tremblay y Hernández-Serrano, 2018.
• Artículos revisados por pares serán asignados para fomentar el método de utilizar estas herramientas en ciencias.
1.0.3 Programados
Instala R y RStudio (ambos gratuitos) antes de la primera clase. Luego abre el capítulo “Instalación de paquetes”, que incluye un bloque para instalar de una sola vez todo lo necesario.
- R- free statistical programming language
- RStudio
- MSExcel, Numbers o Google Sheet
1.0.4 Prerequisitos
Ninguno formal. Se recomienda haber aprobado previamente el curso complementario de estadística, BIOL3740 (Bioestadística), ya que este curso asume familiaridad con conceptos estadísticos básicos y se concentra en la organización, manipulación y visualización de datos.
1.0.5 Descripción del curso
Este curso introduce las técnicas modernas de ciencia de datos aplicadas a la biología usando R, RStudio y RMarkdown. El énfasis está en el flujo de trabajo completo con datos: importar, organizar, limpiar, transformar, visualizar y comunicar datos de manera reproducible con el ecosistema tidyverse. Se trabaja con datos reales para demostrar cómo producir análisis, tablas, gráficas y documentos profesionales para la ciencia. El curso complementa (y asume familiaridad básica con) el curso de bioestadística (BIOL3740), en el cual se estudian a fondo las pruebas de hipótesis, sus supuestos y la selección del método estadístico según el diseño experimental.
1.0.6 Objetivos del curso
Tema general: desarrollar destrezas para organizar, transformar, visualizar y comunicar datos con el fin de contestar preguntas cuantitativas usando R, RStudio y RMarkdown.
Al finalizar el curso, el estudiante podrá:
- Importar y organizar datos de distintas fuentes.
- Limpiar y transformar datos con
dplyrytidyr, incluyendo la combinación de datos relacionados. - Visualizar datos de forma efectiva con
ggplot2. - Trabajar con cadenas de texto (
stringr), factores (forcats) y fechas y horas (lubridate). - Escribir funciones e iterar procesos con
purrr. - Construir y visualizar modelos básicos con
modelr. - Producir documentos y sitios web reproducibles con RMarkdown.
- Comunicar resultados cuantitativos de manera clara y profesional.
1.0.7 Puntuación:
Este curso será evaluado con los siguientes ítems:
| Item | Valor |
|---|---|
| Ejercicios prácticos (10-15 total) | 55% |
| Presentación final (sitio web en RMarkdown) | 25% |
| Participación en clase | 10% |
| Asistencia a clase | 10% |
NOTE: Escala de Notas:
- A (100 to 90)
- B (89 to 80)
- C (79 to 70)
- D (69 to 60)
- F (< 60)
1.0.9 Presentación final
El semestre culmina con una presentación final en la que cada estudiante construye y presenta su propio sitio web reproducible en RMarkdown (con su archivo .yml y su hoja de estilo .css). El proyecto integra las destrezas del semestre (importar, organizar, transformar, visualizar y comunicar datos) y vale el 25% de la nota final.
1.0.10 Conferencias
En la clase las notas serán basado primeramente en la participación y algunas pruebas cortas. Su participación es esencial para el aprendizaje (y para un ambiente positivo). Aprender NO es un proceso pasivo: los estudiantes deben participar haciendo preguntas y discutir el material con su conocimiento anterior (Su bagaje de conocimiento).
1.0.11 Ejercicios
Los ejercicios están enfocados en la aplicación de conceptos y métodos discutidos en la clase y solución de problemas. Se hará un esfuerzo de usar datos reales para demostrar cómo trabajar con los análisis, tablas, y gráficos en R, RStudio y RMarkdown. Típicamente, tendrán solamente una semana para hacer los ejercicios y entregarlos en formato .html.
Los ejercicios se entregan en formato .html, que se genera al hacer Knit de tu archivo .Rmd en RStudio.
1.0.12 Entregas tardías
Los ejercicios deben entregarse en la fecha y hora indicadas. Por cada día de tardanza se descontará el 10% de la puntuación del trabajo (por ejemplo, un ejercicio entregado con dos días de retraso recibe un descuento del 20%). A partir del décimo día calendario de tardanza, el trabajo recibe una puntuación de cero. Solo se considerarán excepciones con una excusa válida y documentada.
1.0.13 Faltar a clase:
Los trabajos cortos y pruebas cortas NO se reponen. Si falta a la clase es su responsabilidad hablar con los otros estudiantes para saber lo que se discutió en la clase. La presentación final se repone solamente por una excusa válida.
1.0.14 Derechos de Estudiantes con Impedimentos
La UPR-Humacao cumple con las leyes ADA (Americans with Disabilities Act) y 51 (Servicios Educativos Integrales para Personas con Impedimentos) para garantizar igualdad en el acceso a la educación y servicios. Estudiantes con impedimentos: informe al (la) profesor(a) de cada curso sobre sus necesidades especiales y/o de acomodo razonable para el curso, en la tarjeta de información de la primera semana y visite la Oficina de Servicios para la Población con Impedimentos (SERPI) a la brevedad posible. Se mantendrá la confidencialidad.
1.0.15 Integridad académica
La Universidad de Puerto Rico promueve los más altos estándares de integridad académica y científica. El Artículo 6.2 del Reglamento General de Estudiantes de la Universidad de Puerto Rico (Certificación Núm. 13, 2009-2010, de la Junta de Síndicos) establece que “la deshonestidad académica incluye, pero no se limita a: acciones fraudulentas, la obtención de notas o grados académicos valiéndose de falsas o fraudulentas simulaciones, copiar total o parcialmente la labor académica de otra persona, plagiar total o parcialmente el trabajo de otra persona, copiar total o parcialmente las respuestas de otra persona a las preguntas de un examen, haciendo o consiguiendo que otro tome en su nombre cualquier prueba o examen oral o escrito, así como la ayuda o facilitación para que otra persona incurra en la referida conducta”. Cualquiera de estas acciones estará sujeta a sanciones disciplinarias en conformidad con el procedimiento disciplinario establecido en el Reglamento General de Estudiantes de la UPR vigente.
1.0.16 Comentario sobre grabar videos y/o audio de las clases
Los estudiantes no PUEDEN grabar la clase por forma de video o audio sin el permiso del profesor. Algunos estudiantes con necesidades especiales pueden hablar con el profesor para pedir el permiso. La solicitud y aprobación del permiso tiene que ser por escrito (por ejemplo por email).
1.0.17 Espacio libre de acoso sexual
La Universidad de Puerto Rico prohíbe el discrimen por razón de sexo y género en todas sus modalidades, incluyendo el hostigamiento sexual. Según la Política Institucional contra el hostigamiento sexual, en la Universidad de Puerto Rico, Cert. Núm. 130 (2014-2015) de la Junta de Gobierno, si un(a) estudiante está siendo o fue afectado por conductas relacionadas a hostigamiento sexual, puede acudir ante la Oficina del Procurador Estudiantil, el Decanato de Estudiantes o el Coordinador de Cumplimiento con Título IX para una orientación o presentar una querella.