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10 - Curso Análisis de datos en Software R.

Curso Análisis de datos en Software R.

Modalidad: Presencial apoyada por TIC
Fecha de inicio: 13 de noviembre de 2026
Fecha de finalización: 28 de noviembre de 2026
Horario: Viernes de 2:00 p.m. a 8:00 p.m. y sábados de 7:00 a.m. a 1:00 p.m. 
Intensidad: 2 créditos (96 horas = 36 presenciales y 60 independientes) de los programas de Epidemiología Clínica 

Inversión:  $ 1.208.000 
Dirigdo: Profesionales de la salud 
Lugar de realización del programa: Edificio Davinci - FUCS. Sede Castellana 

 

inscripción EDCO

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El participante al terminar el curso estará en capacidad de:

  • Reconocer el software R para llevar a cabo análisis de información en salud.
  • Migrar, manipular y limpiar información para llevar a cabo un proceso de análisis adecuado.
  • Realizar análisis univariado, bivariado y multivariado con el software R.
  • Hacer uso de los códigos del lenguaje R para la manipulación de la información.
  • Utilizar y manipular las diferentes librerías de R vistas en clase para realizar un análisis de la información.
  • Comprender el uso del software R como herramienta de análisis estadístico y epidemiológico.
  • Reconocer el uso del lenguaje R como uno de los más usados para realizar análisis de información cuantitativa en salud.

El análisis de datos con software R desempeña un papel fundamental al proporcionarles a los participantes las habilidades y herramientas necesarias para llevar a cabo un análisis riguroso y preciso de los datos. En un contexto donde la toma de decisiones clínicas y la formulación de políticas de salud se basan cada vez más en evidencia científica, es esencial que los futuros profesionales de la epidemiología clínica, salud pública e investigadores en salud estén bien versados en las técnicas analíticas más actualizadas. El uso de R y RStudio como plataformas de análisis de datos ofrece a los estudiantes una ventaja significativa al permitirles acceder a una amplia gama de herramientas y bibliotecas estadísticas de código abierto, promoviendo así la transparencia y la reproducibilidad en la investigación.


Además, este curso fomenta la integración de conocimientos teóricos con la aplicación práctica de técnicas de análisis de datos en situaciones clínicas reales. Los estudiantes aprenderán a manipular y visualizar conjuntos de datos complejos, a aplicar pruebas estadísticas relevantes y a interpretar los resultados de manera significativa. Asimismo, se les brindará la oportunidad de abordar desafíos específicos que surgen en la investigación, como el manejo de datos censurados o el diseño de estudios observacionales.


Finalmente, el curso se alinea con la necesidad creciente de profesionales capacitados que puedan contribuir de manera efectiva a la generación y evaluación de evidencia científica en el campo de la salud. Los conocimientos adquiridos en este curso no solo prepararán a los estudiantes para roles de investigación y análisis de datos, sino que también les proporcionarán habilidades transferibles valiosas que pueden aplicar en diversos contextos clínicos y académicos.

Temas y Subtemas

  • Reconocimiento de R y del entorno Rstudio 
  •  Importación, manejo y manipulación de objetivos, listas y matrices en R (librería tidyverse y janitor)
  • Análisis descriptivo univariado de la información (librería dataexplorer)
  • Análisis bivariado de la información en R
  • Manejo de la librería ggplot2 para la manipulación de la información
  • Modelo de regresión lineal simple, múltiple, logística, poisson y gamma
  • Análisis de supervivencia en R

Modalidad presencial apoyada por Tecnologías de la información y comunicación (TICs)
Clases magistrales, talleres.

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Fecha última actualización: 29/09/2026

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