CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.
CG11 - Poner en práctica las técnicas, herramientas y metodologías propias de la Ciencia de los Datos en distintos ámbitos de aplicación.

CE7 - Utilizar las herramientas de software necesarias para almacenar, procesar y visualizar datos de cualquier volumen sobre distintos ámbitos, tales como datos textuales, datos espaciales, relaciones espacio temporales, etc.
CE10 - Diseñar, programar e implantar aplicaciones de análisis y Ciencia de los Datos.

50%

50%

100%

2,4

3,6

3

Introducción a la programación y manipulación de objetos y archivos. Funciones definidas por el usuario, estadísticas y gráficas Librerías de R y recursos en Internet.

Se valorará la nota final a través de los conocimientos adquiridos mediante el desarrollo de ejercicios, trabajos, participación en el aula y controles parciales.

Para los alumnos que no superen la asignatura por evaluación continua, la nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculará como el máximo entre:

a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.

Cualquier alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.

En todo caso, el alumno sí tendrá la opción de superar la asignatura exclusivamente mediante el procedimiento de evaluación continua.

- Wickham, H., Grolemund, G.. «R for Data Science». Disponible gratuitamente en https://r4ds.had.co.nz/index.html
- Álvarez-Liébana, J. (2023). Curso introductorio de manejo y depuración de datos. «Manejo de datos en R». Disponible gratuitamente en https://javieralvarezliebana.es/curso-R-RTVE/#/title-slide
- Álvarez-Liébana, J. (2022). Curso introductorio a la visualización de datos. «Analizando datos, visualizando información, contando historias». Disponible gratuitamente en https://javieralvarezliebana.es/curso-slides-dataviz-ECI-2022/#1
- Álvarez-Liébana, J. (2021). Manual introductorio a R base. «Aprendiendo R sin morir en el intento». Disponible gratuitamente en https://javieralvarezliebana.es/curso-intro-R/
- Wright, C., Ellis, S.E., Hicks, S. C., Peng, R. D. (2021). «Tidyverse skills for data science». Disponible gratuitamente en https://jhudatascience.org/tidyversecourse/
- Matloff, N (2011). The Art of R Programming. A tour of statistical software design. Disponible como recurso electrónico en la biblioteca de la UCM.
- Crawley, M.J. The R book. Disponible como recurso electrónico en la biblioteca de la UCM