Análisis exploratorio de datos. Construcción de tablas de frecuencia para datos cuantitativos y cualitativos. Tablas de doble entrada para análisis bivariado. Cálculo de medidas de resumen. Cálculo de coeficientes de asociación.

Uso de gráficas simples con R base. Paquetes gráficos. Introducción a ggplot2, plotly y otros paquetes visuales (lattice, highcharter). Tipos de gráficos: gráficos básicos (barras, líneas, histogramas, dispersión) y avanzados (mapas de calor, gráficos interactivos). Personalización de gráficos: colores, temas, etiquetas y estilos.

Manipulación inicial de datos. Carga de datos en diferentes formatos (CSV, Excel, etc.). Limpieza de datos. Identificación y tratamiento de valores faltantes. Normalización y transformación de variables. Herramientas para transformación: uso de dplyr para filtrado, selección, agrupamiento y mutación de datos. Análisis exploratorio: identificación de patrones y outliers.

Introducción a R y RStudio, principales ventajas y desventajas. Elementos básicos para operar. Objetos, vectores, matrices, listas y data frames. Uso de funciones base y creación de funciones simples. Librerías, instalación y uso básico. Sintaxis en R. Operadores, estructuras de control (if, for, while) y manejo de errores.