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Objetivo: introducir al participante al lenguaje de programación en R de manera práctica mediante la limpieza y manejo de datos para la generación de estadísticas descriptivas con la información del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública.

I. Especificaciones sobre el curso.

II. Temario

Tema 1. Introducción a R para no programadores

  1. ¿Qué es R?

  2. Análisis de datos en seguridad.

  3. Instalación y descripción del espacio de trabajo de R.

  4. Principales elementos del lenguaje de R.

  5. Valores perdidos.

Tema 2. Manejo de datos estructurados

  1. Cargar y guardar datos.

  2. Análisis preliminar de la base y frecuencias.

  3. Formatos wide y long.

  4. Introducción a la limpieza de datos.

  5. Estadísticas descriptivas y filtros.

  6. Colapsar un objeto.

  7. Relacionar datos (cruce de bases de datos).

  8. Filtros.

Tema 3. Elaboración de gráficos

  1. Variables cuantitativas y cualitativas.

  2. R plots.

  3. Paquetería ggplot2.

  4. Gráfico de barras (Barplot).

  5. Gráfico de barras con variaciones (Barplot var).

  6. Gráfico de serie temporal (Timeseries).

  7. Gráficos de mosaico (Heat map).

  8. Gráfico de correlación (Scatterplot).

  9. ¿Cómo guardar un gráfico en R?

Tema 4. Cuéntame una historia con datos

  1. Elementos básicos de una historia con datos.

  2. Proceso de conversión de datos a conocimiento.

  3. Presentación de entregables.

III. Datos del instructor

Emmanuel Méndez Rolón

Formación Académica

  • Maestría en Economía Aplicada en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM).

  • MicroMasters in Data, Economics, and Development Policy en el Massachusetts Institute of Technology (MIT).

  • Licenciatura en Economía por la Universidad de Guanajuato.

Experiencia profesional

  • Soluciones Inteligencia y Estrategia (SIE) - Cofundador.

  • World Bank Group

  • Comisionado Nacional de Seguridad del Gobierno Federal.

  • Programa Oportunidades/Prospera.

  • Asistente de investigación en economía.

Áreas de interés:

  • Inferencia causal y evaluación de impacto.

  • Toma de decisiones basadas en la evidencia.

  • Microeconometría aplicada.

  • Ciencia de datos y sus aplicaciones.

IV. Inscripciones e informes:

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