Asignaturas - Máster interuniversitario en metodología de las ciencias del comportamiento y de la salud. uned, ucm y uam

R (https://www.r-project.org/) proporciona una gran variedad de herramientas de análisis estadístico (modelos lineales y no lineales, diseños de series temporales, clasificación, agrupación, etc.) y técnicas de visualización de datos. Permite la creación de gráficos de alta calidad y la integración de los procesos de obtención de datos, ingeniería de características, análisis descriptivos e inferenciales y aplicaciones del aprendizaje automático.

Todo ello está integrado en un entorno de programación muy versátil, que convierte R en una herramienta altamente demandada en cualquier ámbito científico que requiera del análisis de datos entendido de forma amplia.

Este seminario optativo toma como punto de partida lo aprendido en la asignatura obligatoria Métodos Informáticos y profundiza en el manejo eficaz de R como lenguaje de programación. Además, trabaja la adquisición de destrezas básicas de planificación, diseño, solución de problemas, escritura y depuración de código que son generalizables a otros lenguajes.

Para cursar este seminario es muy recomendable haber aprobado previamente la asignatura Métodos Informáticos.

Martes, de 10:00 a 14:00.

Las competencias generales que son objetivo de esta materia son las siguientes:

• CG1 - Tomar conciencia de la importancia de la metodología en la adquisición del conocimiento científico, así como de la diversidad metodológica existente para abordar distintos problemas de conocimiento.
• CG2 - Desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad para realizar análisis y síntesis de la información disponible.
• CG3 - Saber identificar las necesidades y demandas de los contextos en los que se exige la aplicación de herramientas metodológicas y aprender a proponer las soluciones apropiadas.
• CG4 - Planificar una investigación identificando problemas y necesidades, y ejecutar cada uno de sus pasos (diseño, medida, proceso de datos, análisis de datos, modelado, informe).
• CG5 - Obtener información de forma efectiva a partir de libros, revistas especializadas y otras fuentes.
• CG6 - Desarrollar y mantener actualizadas competencias, destrezas y conocimientos según los estándares propios de la profesión.

Las competencias específicas relacionadas son:

• CE2 - Procesar datos (conocer la estructura de las bases de datos y manejarse eficientemente con ellas).
• CE3 - Preparar los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
• CE6 - Formular, estimar y ajustar modelos capaces de simular procesos psicológicos.
• CE8 - Formación en sistemas de información, gestión y tecnología del conocimiento, deben cualificar al alumno para el trabajo en equipos multidisciplinares (informáticos, diseñadores gráficos, marketing, recursos humanos...) dedicados al desarrollo eficiente de herramientas de evaluación y de sistemas de información y comunicaciones complejos, accesibles e innovadores.

Este seminario tiene un objetivo doble. Por una parte, profundizar en el aprendizaje del lenguaje R que se inició con la asignatura de Métodos Informáticos y, por otra, equipar a los estudiantes con habilidades básicas de programación. Al finalizar el seminario, el estudiante será capaz de:

• Traducir los problemas a algoritmos y escribir en R el código correspondiente.
• Manejar distintas técnicas de programación y elegir la más apropiada dependiendo de la naturaleza del problema a resolver y las restricciones existentes.
• Utilizar con fluidez y eficacia R en diferentes contextos documentándolo mediante herramientas como R-Markdown.
• Entender mejor los recursos que ofrece R y sus limitaciones.
• Continuar profundizando de manera autónoma en el estudio de R.
• Generalizar las destrezas adquiridas a lenguajes similares como Matlab.

Este seminario de Programación Avanzada en R tiene una carga de 3 créditos ECTS, lo que equivale a unas 75 horas de trabajo del estudiante. Se distribuyen en un 40% de trabajo guiado (interacción sincrónica y asincrónica) y un 60% de trabajo autónomo. La virtualidad del seminario no elimina la exigencia, sino que traslada el protagonismo del proceso de aprendizaje al estudiante, bajo una estrategia de acompañamiento activo por parte del profesorado.

1. Trabajo guiado (40%): El trabajo guiado se desarrollará a través del campus virtual de la UNED, combinando:
   1. Clases en línea sincrónicas : sesiones por Teams durante el periodo del curso, en directo, pero grabadas y disponibles para su revisión posterior. En estas sesiones se expondrán los contenidos principales del temario, se resolverán dudas y se analizarán ejercicios complejos en grupo.
   2. Materiales didácticos en la plataforma virtual: vídeos, presentaciones, scripts comentados y ejercicios.
   3. Foro de consultas activo: como espacio de interacción asincrónica, donde se resolverán dudas conceptuales, técnicas o relacionadas con las tareas.
   4. Actividades evaluables breves al final de algunas sesiones (quizzes, entregas parciales).
2. Trabajo autónomo (60%): El trabajo personal del estudiante es clave para alcanzar los objetivos del seminario. Comprenderá:
   1. Preparación previa de los temas mediante lectura de materiales asignados y visionado de vídeos introductorios.
   2. Estudio y revisión posterior a cada clase para consolidar el aprendizaje.
   3. Resolución de ejercicios prácticos relacionados con cada unidad.
   4. Desarrollo de un pequeño proyecto final individual, que consistirá en aplicar los contenidos del curso para resolver una problemática realista mediante programación en R.

Parte de estas actividades deberán entregarse en fechas previamente establecidas y su evaluación contribuirá a la calificación final.

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA

Los recursos básicos para cada tema (notas de clase, ejercicios, lecturas recomendadas, etc.) se irán distribuyendo escalonadamente a través del Campus Virtual de la UNED.

Es necesario tener instalado R (https://cran.r-project.org/). Aunque no es imprescindible, puede resultar útil instalar también Rstudio (https://posit.co/download/rstudio-desktop/).

Documentación básica:

• Manuales de R: https://cran.r-project.org/manuals.html.
• Documentación R-markdown: https://rmarkdown.rstudio.com/articles.html.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA

• Grolemund, G. (2014). Hands-on programming with R: Write your own functions and simulations. " O'Reilly Media, Inc.". https://rstudio-education.github.io/hopr/.
• Abelson, H., & Sussman, G. J. (1996). Structure and interpretation of computer programs (p. 688). The MIT Press. https://web.mit.edu/6.001/6.037/sicp.pdf.
• Burns, P. (2011). The R inferno. Lulu. com. https://www.burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf.
• Wickham, H. (2019). Advanced R (2nd Edition). chapman and hall/CRC. https://adv-r.hadley.nz/index.html.
• Gillespie, C., & Lovelace, R. (2016). Efficient R programming. O'Reilly Media, Incorporated. https://csgillespie.github.io/efficientR/.
• Jones, O., Maillardet, R., & Robinson, A. (2009). Introduction to scientific programming and simulation using R. Chapman and Hall/CRC. https://nyu-cdsc.github.io/learningr/assets/simulation.pdf.
• Long, J. D., & Teetor, P. (2019). R cookbook: proven recipes for data analysis, statistics, and graphics. O'Reilly Media. https://rc2e.com/.
• Thomas, D., & Hunt, A. (2019). The Pragmatic Programmer: your journey to mastery. Addison-Wesley Professional.
• Wickham, H., & Bryan, J. (2023). R packages. " O'Reilly Media, Inc.". https://r-pkgs.org/.
• Xie, Y. (2016). Bookdown: Authoring books and technical documents with R markdown. Chapman and Hall/CRC. https://bookdown.org/yihui/bookdown/.
• Xie, Y., Allaire, J. J., & Grolemund, G. (2018). R markdown: The definitive guide. Chapman and Hall/CRC. https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/.

• R-Bloggers: https://www.r-bloggers.com/.
• R search: https://search.r-project.org/.
• R seek: https://rseek.org/.
• R books: https://github.com/yiluheihei/R-ebook/.
• The R Journal: https://journal.r-project.org/.
• Stack Overflow: https://stackoverflow.com/.