Introducción a R Programming
por DataBoosters Academy, Jorge Alberto Chavez Sarmiento
Introduce R desde cero: instalación de R y RStudio, tipos de datos (vectores, matrices, data frames) y estructuras de control como for, while e if-else.
Recomendado, valoración editorial 4 de 5
verificado 2026-10-01 — sigue siendo gratis en Udemy
Empezar en UdemyRespuesta rápida
Curso gratis de Datos e IA de nivel principiante en Udemy impartido por DataBoosters Academy, Jorge Alberto Chavez Sarmiento (1 h 36 min). Nuestra valoración: 4/5, recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 1 de octubre de 2026.
- Veredicto
- 4/5 · Recomendado
- Para quién
- Personas sin experiencia previa en programación que quieren empezar con R para estadística o análisis de datos.
- Nivel
- Principiante
- Duración
- 1 h 36 min · 20 lecciones
- Precio
- Gratis en Udemy
- Autor
- DataBoosters Academy, Jorge Alberto Chavez Sarmiento
- Plan sugerido
- 2 sem. · 2.5 h/sem.
- Verificado
- el 1 de octubre de 2026
Nuestro veredicto
Recomendado, valoración editorial 4 de 5Introducción corta y bien organizada a R para quien parte de cero: cubre instalación, tipos de datos y control de flujo. Es un buen primer paso, aunque limitado en alcance y sin información sobre ejercicios.
Puntos fuertes
- Progresión clara: entorno, tipos de datos y control de flujo.
- Parte de cero y cubre las estructuras base de R en un formato corto de 20 lecciones.
- La descripción detalla con concreción lo que se aprende en cada bloque.
A tener en cuenta
- Es una introducción: no se mencionan funciones, análisis estadístico ni visualización.
- Los datos no mencionan ejercicios ni proyecto final.
- No consta el año de publicación, así que no se puede valorar si está actualizado.
- Los capítulos no incluyen marcas de tiempo.
De qué trata
Curso de Udemy de unos 96 minutos y 20 lecciones que enseña programación en R desde cero. Se organiza en tres bloques: introducción, tipos de datos y estructuras de control de flujo, con un cierre final.
Explica la instalación de R y RStudio, el uso de la consola, los vectores, matrices y data frames, y algunos tipos de datos especiales. Después trata los ciclos for y while, las declaraciones if-else y el uso de break, next y repeat.
- Instalación de R y RStudio
- Vectores, matrices y data frames
- Ciclos for y while
- Condicionales if-else
- Control de bucles con break, next y repeat
Para quién es este curso
- Personas sin experiencia previa en programación que quieren empezar con R para estadística o análisis de datos.
- Estudiantes o profesionales de áreas como biotecnología o finanzas que necesitan una primera base en R.
- Quien quiere una introducción breve (algo más de hora y media) antes de abordar cursos más extensos de análisis de datos.
Mejor busca otro si…
- Quien ya maneja vectores, data frames y estructuras de control en R y busca análisis estadístico o visualización avanzados.
- Quien busque un curso largo y profundo: la duración total es de unos 96 minutos.
Antes de empezar
- Ninguno: la descripción indica que el curso enseña R desde cero.
- Poder instalar R y RStudio en tu ordenador (el curso guía la instalación).
Qué sabrás hacer al terminar
- Instalar R y RStudio y configurar el entorno de trabajo para crear y ejecutar scripts.
- Identificar y utilizar los distintos tipos de datos de R: vectores, matrices y data frames.
- Aplicar estructuras de control como for, while e if-else.
- Usar break, next y repeat para controlar la ejecución de los bucles.
Estructura del curso
- 01
Introducción e instalación
Bienvenida al curso, instalación de R y RStudio y primeros pasos en la consola para preparar el entorno de trabajo.
- 02
Tipos de datos
Fundamentos de los tipos de datos en R: vectores, matrices, data frames y algunos tipos de datos especiales.
- 03
Estructuras de control de flujo
Ciclos for, declaraciones if-else y bucles while, además de break, next y repeat para controlar la ejecución, con consejos para escribir código más eficiente.
- 04
Cierre
Último apartado del curso, titulado «Terminaste».
Capítulos del vídeo
- 01Introducción
- 02Tipos de datos
- 03Estructuras de control de flujo
- 04Terminaste
Plan de estudio sugerido
2 semanas · unas 2,5 h por semana
- 1.Semana 1, sesión 1: introducción, instalación de R y RStudio; practica en la consola.
- 2.Semana 1, sesión 2: tipos de datos; crea vectores, matrices y data frames propios.
- 3.Semana 2, sesión 1: estructuras de control; escribe bucles for, while e if-else.
- 4.Semana 2, sesión 2: repasa break, next y repeat y reescribe tus ejemplos de forma más eficiente.
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 RStudio antes de empezar y escribe cada ejemplo en un script en lugar de solo mirarlo.
- En el bloque de tipos de datos, pausa y crea tus propios vectores, matrices y data frames con datos inventados.
- En control de flujo, resuelve el mismo problema con for y con while para ver las diferencias.
- Prueba break, next y repeat en bucles pequeños para entender cuándo se detiene cada uno.
Antes y después de este curso
- Después de este cursoEstructuras de datos en R [nivel básico] en EspañolProfundiza en las estructuras de datos de R tras esta introducción.
Cómo lo presenta DataBoosters Academy, Jorge Alberto Chavez Sarmiento
Jorge, con experiencia en simulación y análisis de datos, te enseñará programación en R desde cero
Este curso está diseñado para llevarte desde cero hasta convertirte en un usuario competente del lenguaje de programación R, una herramienta indispensable en el campo del análisis estadístico y la ciencia de datos. Desde el primer momento, te daremos la bienvenida y te guiaremos a través del…
Extracto de la descripción original en Udemy.
Preguntas frecuentes
+¿Necesito saber programar?
No. La descripción indica que el curso enseña programación en R desde cero.
+¿Cuánto dura?
Unos 96 minutos repartidos en 20 lecciones; con práctica, unas 4-6 horas en total.
+¿Qué cubre?
Instalación de R y RStudio, tipos de datos (vectores, matrices, data frames) y estructuras de control como for, while, if-else, break, next y repeat.
+¿Qué hacer después?
Puedes seguir con el curso del catálogo sobre estructuras de datos en R para profundizar en esa base.
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 DataBoosters Academy, Jorge Alberto Chavez Sarmiento; si ves algún error, avísanos.
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