Data Analytics en R (R Studio)
por Juan Felipe Gonzalez Sanmiguel
Introducción práctica al análisis de datos con R y R Studio: instalación, estructuras de datos, limpieza (Data Wrangling), análisis exploratorio y un caso práctico.
Recomendado, valoración editorial 4 de 5
verificado 2026-10-01 — sigue siendo gratis en Udemy
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Curso gratis de Datos e IA en Udemy impartido por Juan Felipe Gonzalez Sanmiguel (1 h 33 min). Nuestra valoración: 4/5, recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 1 de octubre de 2026.
- Veredicto
- 4/5 · Recomendado
- Para quién
- Personas que empiezan con R y quieren una primera ruta práctica de carga, limpieza y exploración de datos.
- Duración
- 1 h 33 min · 17 lecciones
- Precio
- Gratis en Udemy
- Autor
- Juan Felipe Gonzalez Sanmiguel
- Plan sugerido
- 2 sem. · 2 h/sem.
- Verificado
- el 1 de octubre de 2026
Nuestro veredicto
Recomendado, valoración editorial 4 de 5Introducción breve y ordenada al análisis de datos con R, que va de la instalación a la limpieza y el análisis exploratorio con un caso práctico. Es útil como primer contacto en español; para profundizar habrá que complementarlo con otros recursos.
Puntos fuertes
- Recorrido claro y progresivo: instalación, fundamentos, limpieza y EDA.
- Incluye un caso práctico con conjuntos de datos, según la descripción.
- Es breve, por lo que se puede completar en pocas sesiones.
A tener en cuenta
- Duración corta (93 min): cubre solo lo esencial y no profundiza en estadística avanzada.
- No consta el año de publicación, así que no se puede valorar si las herramientas están al día.
- La descripción no detalla paquetes concretos ni ejercicios.
De qué trata
Curso en español de 93 minutos y 17 lecciones que introduce el análisis de datos con R y R Studio. Está organizado en siete bloques: introducción, instalación, librerías y nociones básicas, variables y estructuras de datos, limpieza de datos (Data Wrangling), análisis exploratorio (EDA) y un cierre con sugerencias para seguir en datos.
Según la descripción, enseña a cargar, limpiar y transformar datos, hacer gráficos y calcular resúmenes estadísticos, e incluye un caso práctico de análisis de datos en R.
- Instalación de R y R Studio
- Librerías, variables y estructuras de datos
- Limpieza de datos (Data Wrangling)
- Análisis exploratorio (EDA)
- Caso práctico de análisis de datos
Para quién es este curso
- Personas que empiezan con R y quieren una primera ruta práctica de carga, limpieza y exploración de datos.
- Profesionales o estudiantes con interés en datos que buscan un curso corto en español para conocer R Studio.
Mejor busca otro si…
- Quien ya maneja R, data wrangling y EDA y busca estadística avanzada o modelado.
- Quien necesite una formación extensa: son unos 93 minutos en total.
Antes de empezar
La información publicada del curso no detalla requisitos previos.
Qué sabrás hacer al terminar
- Instalar R y R Studio y trabajar con librerías y nociones básicas del lenguaje.
- Manejar variables y estructuras de datos en R.
- Realizar la limpieza de un conjunto de datos (data wrangling).
- Desarrollar un análisis exploratorio (EDA) de un conjunto de datos.
- Aplicar lo aprendido en un caso práctico de análisis de datos en R.
Estructura del curso
- 01
Introducción e instalación
Presentación del curso y puesta en marcha del entorno de trabajo con R y R Studio.
- 02
Librerías y nociones básicas
Primer contacto con el uso de paquetes y con los conceptos básicos del lenguaje R.
- 03
Variables y estructuras de datos
Cómo representar y organizar la información en R mediante variables y estructuras de datos.
- 04
Limpieza de datos - Data Wrangling
Carga, limpieza y transformación de un conjunto de datos para dejarlo listo para analizar.
- 05
Análisis exploratorio (EDA)
Exploración del conjunto de datos con resúmenes estadísticos y análisis gráficos.
- 06
¿Y ahora qué?
Segmento final con sugerencias para continuar la carrera en datos.
Capítulos del vídeo
- 01Introducción
- 02Instalación
- 03Librerías & nociones básicas
- 04Variables y Estructuras de Datos
- 05Limpieza de datos - Data Wrangling
- 06Análisis exploratorio EDA
- 07¿y ahora qué?
Plan de estudio sugerido
2 semanas · unas 2 h por semana
- 1.Semana 1, sesión 1: Introducción, Instalación y Librerías; deja R y R Studio funcionando y prueba a cargar un paquete.
- 2.Semana 1, sesión 2: Variables y estructuras de datos; recrea los ejemplos y crea tus propias estructuras.
- 3.Semana 2, sesión 1: Data Wrangling; repite la limpieza con un conjunto de datos propio.
- 4.Semana 2, sesión 2: EDA y '¿Y ahora qué?'; reproduce el caso práctico y anota los siguientes pasos.
El plan cuenta con tiempo para pausar y practicar, no solo con la duración del vídeo. Si quieres adaptarlo a tu semana, lee cómo montar tu plan de estudio semanal.
Consejos para seguirlo
- Instala R y R Studio antes de empezar para seguir el capítulo de instalación sin interrupciones.
- Pausa en Data Wrangling y EDA y ejecuta cada paso tú mismo en R Studio.
- Después de ver el caso práctico, aplica la misma secuencia de limpieza y exploración a otro conjunto de datos.
Antes y después de este curso
- AlternativaEstructuras de datos en R [nivel básico] en EspañolTambién trata R en español y puede reforzar el capítulo de variables y estructuras de datos.
- AlternativaLearn Data Analysis with Python - Full CourseCubre el análisis de datos con Python, una alternativa a R, aunque en inglés.
Cómo lo presenta Juan Felipe Gonzalez Sanmiguel
Aprende análisis de datos en R y aplica tus habilidades en el mundo real
Este curso en el lenguaje de programación R tiene como objetivo realizar análisis de datos de manera efectiva. Aprender a cargar, limpiar y transformar datos, a realizar gráficos y a utilizar técnicas de análisis estadístico para extraer información valiosa. Además, te enseño a aplicar tus habilidades en el mundo real,…
Extracto de la descripción original en Udemy.
Preguntas frecuentes
+¿Cuánto dura el curso?
Unos 93 minutos repartidos en 17 lecciones. Con pausas y práctica, cabe en unas dos semanas con poca dedicación.
+¿Qué temas cubre?
Instalación, librerías y nociones básicas, variables y estructuras de datos, limpieza de datos (Data Wrangling), análisis exploratorio (EDA) y un cierre con sugerencias para seguir en datos.
+¿Necesito saber programar?
La información publicada no indica requisitos previos. Como incluye un capítulo de instalación y nociones básicas, parece pensado para empezar desde cero.
+¿Qué hago al terminarlo?
El curso cierra con un segmento de sugerencias para continuar en datos. Puedes practicar con tus propios conjuntos de datos.
Análisis editorial elaborado con ayuda de IA a partir de la descripción, los capítulos y la duración publicados en Udemy, y revisado según nuestro método. El contenido del curso es obra de Juan Felipe Gonzalez Sanmiguel; si ves algún error, avísanos.
Guías para sacarle partido
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