SEUPSCapacitaciones Pasadas [29417]

I. DATOS GENERALES

Dependencia

FACULTAD DE ZOOTECNIA

Subdependencia

UNIDAD DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA Y PROYECCIÓN SOCIAL

Autoridad Nombre

JOSE LUIS CANTARO SEGURA

Coordinador

CANTARO SEGURA, JOSE LUIS

0. CONTROL

Fecha De Creacion

17/09/2025

Oculto

Se Cancelo

II. INFORMACION DE LA ACTIVIDAD

Tipo de Capacitacion TALLER Nombre De Capacitacion Análisis estadístico de datos experimentales en Ciencias Agrarias con Rstudio: Enfoque práctico con casos de estudio Modalidad Virtual Sincrónico - On Line en Vivo
Inicio 8/09/2025	Final 12/09/2025
Horario Lunes, Miércoles y Viernes: 6:00 a 10:00 pm	Horas 12 Dias 3

En el ámbito de las ciencias agronómicas y la investigación agropecuaria, la capacidad de diseñar experimentos robustos y analizar datos de manera eficiente es fundamental para obtener resultados significativos y aplicables. Los métodos tradicionales de análisis pueden ser costosos y a menudo inaccesibles para muchos estudiantes, investigadores y profesionales del sector. Sin embargo, el software R ha emergido como una solución accesible, poderosa y flexible para el análisis de datos y diseño experimental.

Este curso está diseñado para proporcionar a los participantes un dominio intermedio y avanzado del uso de R en el contexto de la investigación agrícola y ganadera. A través de este programa, los participantes aprenderán no solo los fundamentos del diseño experimental y análisis de datos, sino también cómo aplicar estas técnicas a estudios de caso reales, permitiéndoles desarrollar habilidades prácticas y aplicables directamente a su trabajo o estudio.

 

Propósito del Curso

El propósito de este curso es equipar a los participantes con las habilidades necesarias para utilizar R Studio de manera efectiva en el análisis de datos y diseño experimental dentro de las ciencias agrarias. Los objetivos específicos del curso incluyen:

<ul>
<li>Capacitación en el uso de R Studio: Instrucción detallada sobre cómo instalar, configurar y utilizar R Studio para el manejo de datos y análisis estadísticos.</li>
<li>Diseño Experimental: Enseñanza de los principales diseños experimentales utilizados en la agricultura y ganadería, incluyendo el diseño completamente aleatorizado (DCA), el diseño de bloques completos aleatorizados (DBCA), Diseño cuadrado latino (DCL), análisis de correlación, regresión y los diseños factoriales.</li>
<li>Análisis de datos: Desarrollo de habilidades para limpiar, transformar y visualizar datos, así como para realizar análisis estadísticos complejos utilizando R.</li>
<li>Aplicación práctica: Implementación de estudios de caso que simulan situaciones reales en la investigación agraria, permitiendo a los participantes aplicar los conceptos aprendidos y recibir retroalimentación directa.</li>
<li>Interpretación y comunicación de resultados: Capacitación en cómo interpretar los resultados de los análisis y comunicarlos de manera efectiva a diferentes audiencias.</li>
</ul>

Este curso busca no solo impartir conocimientos técnicos, sino también fomentar una comprensión profunda del proceso de investigación científica en las ciencias agrarias, facilitando así la mejora continua en la productividad y sostenibilidad de los sistemas agropecuarios.

Justificacion

En el campo de las ciencias agrarias, la capacidad de diseñar experimentos precisos y analizar datos de manera efectiva es crucial para avanzar en la investigación y mejorar las prácticas agrícolas y ganaderas. La investigación agraria enfrenta desafíos únicos, como la variabilidad ambiental, las limitaciones de recursos y la necesidad de métodos sostenibles. Para abordar estos desafíos, es esencial contar con herramientas poderosas y accesibles que permitan a los investigadores y profesionales tomar decisiones informadas basadas en datos.

El software R se ha destacado como una de las herramientas más versátiles y potentes para el análisis de datos y el diseño experimental. Sin embargo, a pesar de su potencial, muchos estudiantes, investigadores y profesionales no están familiarizados con su uso, lo que limita su capacidad para aprovechar al máximo esta herramienta. Además, la adquisición de software estadístico comercial puede ser prohibitiva debido a sus elevados costos, lo que hace que R, como software libre y de código abierto, sea una opción ideal.

Este curso responde a la necesidad de capacitar a los profesionales en el uso de R para el diseño experimental y análisis de datos específicos de la investigación agraria. Al centrarse en un nivel intermedio y avanzado, el curso ofrece una formación profunda que va más allá de los conocimientos básicos, permitiendo a los participantes abordar problemas complejos y específicos de su campo.

Beneficios del Curso

1. Accesibilidad y Economía: Al utilizar R, un software gratuito y de código abierto, el curso permite a los participantes acceder a herramientas avanzadas de análisis sin incurrir en altos costos de licencias.

2. Relevancia Práctica: La inclusión de estudios de caso y aplicaciones prácticas asegura que los participantes no solo aprendan teoría, sino que también adquieran habilidades prácticas que pueden aplicar directamente en su trabajo diario.

3. Desarrollo Profesional: La capacitación en R y en técnicas avanzadas de diseño experimental y análisis de datos mejora significativamente las competencias profesionales de los participantes, haciéndolos más competitivos en el mercado laboral.

4. Mejora en la Investigación Agraria: Equipar a los investigadores con habilidades avanzadas en análisis de datos contribuye a la producción de investigaciones de mayor calidad, con resultados más robustos y aplicables, lo que puede llevar a mejoras en las prácticas agrícolas y ganaderas.

5. Fomento de la Innovación: Al facilitar el acceso a herramientas avanzadas de análisis, el curso promueve la innovación y la adopción de nuevas técnicas y metodologías en la investigación agraria.

 

Este curso no solo aborda una necesidad crítica en la formación de investigadores y profesionales del sector agrario, sino que también proporciona los medios para mejorar la calidad de la investigación y, en última instancia, las prácticas agrícolas y ganaderas. Al hacer que estas herramientas avanzadas sean accesibles y comprensibles, el curso tiene el potencial de tener un impacto significativo y positivo en el campo de las ciencias agrarias.

Competencias

1. Dominio de Herramientas de Análisis de Datos:

   - Instalación y Configuración de R Studio: Capacidad para instalar y configurar R Studio en diferentes sistemas operativos.

   - Manipulación y Gestión de Datos: Habilidades para importar, limpiar, transformar y manipular conjuntos de datos utilizando R.

 

2. Conocimientos Estadísticos Avanzados:

   - Aplicación de Técnicas Estadísticas: Comprensión y aplicación de técnicas estadísticas básicas y avanzadas relevantes para la investigación agraria.

   - Análisis de Varianza (ANOVA): Capacidad para realizar y interpretar ANOVA para diferentes diseños experimentales.

 

3. Diseño Experimental:

   - Diseño Completamente Aleatorizado (DCA): Habilidad para planificar y ejecutar experimentos utilizando CRD y analizar los resultados.

   - Diseño de Bloques Completos Aleatorizados (DBCA): Competencia para implementar RCBD en experimentos agrarios y realizar análisis estadísticos correspondientes.

   - Diseños Factoriales: Capacidad para diseñar y analizar experimentos factoriales, interpretando las interacciones entre factores.

 

4. Visualización de Datos:

   - Creación de Gráficos: Habilidad para crear y personalizar gráficos estadísticos utilizando paquetes de R como ggplot2.

   - Interpretación Visual de Datos: Capacidad para interpretar y presentar visualmente los resultados de los análisis de datos.

 

5. Análisis y Interpretación de Resultados:

   - Análisis Crítico de Datos: Habilidad para realizar un análisis crítico de los datos obtenidos, identificando tendencias, patrones y conclusiones relevantes.

   - Interpretación Estadística: Capacidad para interpretar los resultados estadísticos y su relevancia en el contexto de la investigación agraria.

 

6. Aplicación Práctica en Casos Reales:

   - Desarrollo de Estudios de Caso: Competencia para aplicar los conocimientos adquiridos en el curso a estudios de caso reales en agricultura y ganadería.

   - Solución de Problemas Reales: Habilidad para diseñar y ejecutar experimentos que aborden problemas específicos en el campo de las ciencias agrarias.

 

7. Comunicación de Resultados:

   - Presentación de Resultados: Habilidad para presentar los resultados de los análisis de datos de manera clara y comprensible, utilizando tanto medios escritos como visuales.

   - Elaboración de Informes: Competencia para elaborar informes detallados que incluyan la metodología, resultados, interpretación y conclusiones de los experimentos.

 

8. Integración de Conocimientos Multidisciplinarios:

   - Uso de R en Diferentes Áreas: Habilidad para integrar R y técnicas estadísticas en diversas áreas de la investigación agraria, incluyendo ganadería, agricultura, y estudios ambientales.

   - Desarrollo de Habilidades Colaborativas: Capacidad para trabajar en equipo, colaborando en el diseño y análisis de experimentos, y compartiendo conocimientos y resultados.

 

Desarrollar estas competencias permitirá a los participantes no solo mejorar sus habilidades técnicas, sino también aplicar estos conocimientos de manera práctica y efectiva en sus respectivas áreas de trabajo e investigación, contribuyendo al avance y mejora de las prácticas en el sector agrario.

Metodologia

1. Enfoque Teórico-Práctico:

   - Clases Teóricas: Se realizarán sesiones teóricas donde se explicarán los conceptos fundamentales de estadística, diseño experimental y el uso del software R. Estas sesiones incluirán presentaciones y discusiones sobre la teoría detrás de los métodos estadísticos y su aplicación en las ciencias agrarias.

   - Sesiones Prácticas: Cada clase teórica será seguida por una sesión práctica en la que los participantes aplicarán los conceptos aprendidos utilizando R. Estas sesiones incluirán ejercicios guiados y estudios de caso que simulen situaciones reales en la investigación agraria.

2. Estudios de Caso:

   - Aplicación de Casos Reales: Se utilizarán estudios de caso basados en investigaciones reales en agricultura y ganadería. Los participantes analizarán datos reales, identificarán problemas específicos y propondrán soluciones utilizando los métodos y herramientas enseñados en el curso.

   - Trabajo en Grupos: Los participantes trabajarán en grupos para resolver estudios de caso, fomentando la colaboración y el intercambio de conocimientos y experiencias.

3. Evaluaciones y Retroalimentación:

   - Evaluaciones Formativas: A lo largo del curso, se realizarán evaluaciones formativas para asegurar la comprensión de los conceptos y técnicas enseñadas. Estas evaluaciones incluirán cuestionarios, ejercicios prácticos y presentaciones de grupo.

   - Retroalimentación Continua: Los instructores proporcionarán retroalimentación continua sobre el desempeño de los participantes en las sesiones prácticas y evaluaciones, ayudándoles a identificar áreas de mejora y reforzar su aprendizaje.

4. Proyectos Finales:

   - Desarrollo de un Proyecto Individual: Cada participante desarrollará un proyecto final que consistirá en diseñar un experimento, recolectar y analizar datos utilizando R, y presentar sus hallazgos. Este proyecto integrará todos los conocimientos y habilidades adquiridas durante el curso.

   - Presentación del Proyecto: Los participantes presentarán sus proyectos finales al grupo y recibirán retroalimentación tanto de sus compañeros como de los instructores.

 

5. Recursos Educativos:

   - Material Didáctico: Se proporcionarán materiales didácticos, incluyendo guías de estudio, manuales de R, y recursos en línea para apoyar el aprendizaje de los participantes.

   - Plataforma de Aprendizaje en Línea: Se utilizará una plataforma de aprendizaje en línea donde los participantes podrán acceder a materiales del curso, realizar ejercicios prácticos y participar en foros de discusión.

 

6. Tutorías y Asesoramiento:

   - Sesiones de Tutoría: Se ofrecerán sesiones de tutoría donde los participantes podrán resolver dudas específicas y recibir orientación personalizada sobre sus proyectos y estudios de caso.

   - Asesoramiento Continuo: Los instructores estarán disponibles para proporcionar asesoramiento continuo a los participantes, ayudándoles a superar desafíos y mejorar sus habilidades en el uso de R y el análisis de datos.

Esta metodología asegura un aprendizaje integral y aplicado, combinando teoría y práctica, y permitiendo a los participantes desarrollar las competencias necesarias para utilizar R en el diseño experimental y análisis de datos en el ámbito de las ciencias agrarias.

Temario

<table cellspacing="0" style="border-collapse:collapse; width:623px">
<tbody>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:1px solid #bfbfbf; height:18px; width:28px">
N°
</td>
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Nombre del tema
</td>
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Contenido del tema
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Expositor/Ponente
</td>
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Fecha
</td>
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N° de horas
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:16px; vertical-align:top; width:28px">
1
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:16px; vertical-align:top; width:142px">
Introducción a R y R Studio
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:16px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Instalación y configuración básica</li>
<li>Importación y manejo de datos</li>
<li>Interfaz de usuario y funcionalidades básicas</li>
</ul>

 
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:16px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:16px; vertical-align:top; width:65px">
08-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:16px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:28px">
2
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:142px">
Fundamentos de Estadística para Ciencias Agrarias
</td>
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<ul>
<li>Conceptos básicos de estadística descriptiva</li>
<li>Resumen de datos: media, mediana, moda, varianza, desviación estándar</li>
<li>Análisis descriptivo en R</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:65px">
08-09-2025
</td>
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1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:28px">
3
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:142px">
Introducción a los Diseños Experimentales
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Conceptos fundamentales: variables, tratamientos, replicaciones</li>
<li> Tipos de diseños experimentales</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:65px">
08-09-2025
</td>
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1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:28px">
4
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:142px">
Diseño Completamente Aleatorizado
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li> Concepto y aplicación en agricultura y ganadería</li>
<li> ANOVA para DCA en R</li>
<li> Casos prácticos</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:65px">
08-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:28px">
5
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:142px">
Diseño de Bloques Completos Aleatorizados
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Concepto y aplicación en agricultura y ganadería</li>
<li> ANOVA para DBCA en R</li>
<li>Casos prácticos</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:65px">
10-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:28px">
6
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:142px">
Diseño Cuadrado Latino
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Concepto y aplicación en agricultura y ganadería</li>
<li>ANOVA para DCL en R</li>
<li>Casos prácticos</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:65px">
10-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:28px">
7
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:142px">
Diseños Factoriales
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Concepto y aplicación</li>
<li>ANOVA para diseños factoriales en R</li>
<li>Interacciones entre factores</li>
<li>Casos prácticos</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:65px">
10-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:18px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:28px">
8
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:142px">
Análisis de Correlación
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Evaluación de relaciones entre variables agrícolas.</li>
<li>Uso de funciones en R para calcular coeficientes de correlación y significancia.</li>
<li>Casos prácticos</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:65px">
10-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:28px">
9
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:142px">
Análisis de Regresión
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Modelos lineales y no lineales en estudios agrícolas.</li>
<li>Interpretación de coeficientes, diagnósticos de modelo y predicciones en R.</li>
<li>Casos prácticos</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:65px">
12-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:28px">
10
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:142px">
Análisis de Datos en R
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Limpieza y preparación de datos</li>
<li>Transformaciones de datos</li>
<li>Métodos de imputación de datos faltantes</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:65px">
12-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:28px">
11
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:142px">
Visualización de Datos
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Gráficos básicos: histogramas, boxplots, scatterplots</li>
<li>Gráficos avanzados: gráficos de interacción, gráficos de diseño</li>
<li>Uso de ggplot2 y otros paquetes</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:65px">
12-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:28px">
12
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:142px">
Estudio de Caso Final
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:208px">
<ul>
<li>Presentación del caso práctico en agricultura/ganadería</li>
<li>Análisis de datos y diseño experimental en R</li>
<li>Interpretación de resultados y discusión</li>
</ul>
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:123px">
Jose L. Cantaro Segura
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:65px">
12-09-2025
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:7px; vertical-align:top; width:57px">
1
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="5" style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:1px solid #bfbfbf; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:15px; vertical-align:top; width:566px">
Total de horas
</td>
<td style="border-bottom:1px solid #bfbfbf; border-left:none; border-right:1px solid #bfbfbf; border-top:none; height:15px; vertical-align:top; width:57px">
12
</td>
</tr>
</tbody>
</table>

Publico

<ol>
<li>Estudiantes de Ciencias Agrícolas: Esto incluye estudiantes universitarios y de posgrado que están estudiando agronomía, ciencias agrícolas, ganadería u otros campos relacionados. Estos estudiantes buscan desarrollar habilidades prácticas en el diseño experimental y el análisis de datos utilizando herramientas accesibles como R.</li>
<li>Investigadores en el Sector Agropecuario: Profesionales que trabajan en instituciones de investigación agrícola, organizaciones no gubernamentales (ONG) dedicadas a la agricultura y ganadería, así como en empresas agrícolas. Estos investigadores necesitan técnicas avanzadas para diseñar experimentos robustos y analizar datos de manera eficiente para mejorar la productividad y sostenibilidad de los sistemas agropecuarios.</li>
<li>Profesionales del Sector Agropecuario: Incluye agrónomos, veterinarios, técnicos agrícolas, consultores agrícolas y otros profesionales que están involucrados en la gestión y operación de explotaciones agrícolas y ganaderas. Estos profesionales pueden beneficiarse de las habilidades en R para optimizar procesos y tomar decisiones informadas basadas en análisis de datos.</li>
<li>Académicos y Profesores: Aquellos que enseñan o investigan en universidades y centros educativos donde se imparten cursos relacionados con la agricultura y la ganadería. El curso podría ser útil para actualizar conocimientos y métodos de enseñanza en diseño experimental y análisis de datos utilizando herramientas modernas como R.</li>
<li>Consultores y Asesores Independientes: Individuos que ofrecen servicios de consultoría en diseño experimental, análisis de datos y mejoramiento de prácticas agrícolas y ganaderas. Estos profesionales pueden integrar las técnicas aprendidas en el curso para ofrecer servicios más efectivos a sus clientes.</li>
</ol>

El curso está dirigido a un público diverso pero específico que comparte un interés común en mejorar sus habilidades en diseño experimental y análisis de datos dentro del contexto de las ciencias agrarias, utilizando R como herramienta principal.

Materiales AEntregar

<ol>
<li>Manuales y Guías de Usuario de R Studio: Documentos detallados que proporcionen instrucciones paso a paso sobre cómo instalar, configurar y utilizar R Studio para el análisis de datos. Esto incluiría capturas de pantalla, ejemplos prácticos y consejos útiles para los participantes.</li>
<li>Material de Apoyo y Ejemplos de Código: Archivos con scripts de R que contengan ejemplos de código para diferentes técnicas de análisis de datos y diseños experimentales discutidos en el curso. Estos ejemplos deberían estar comentados para facilitar la comprensión y adaptación por parte de los participantes.</li>
<li>Bases de Datos y Conjuntos de Datos de Ejemplo: Conjuntos de datos reales o simulados que los participantes puedan utilizar durante las actividades prácticas y estudios de caso. Estos conjuntos de datos deben ser relevantes para aplicaciones en ciencias agrarias, lo que permitirá a los participantes practicar las técnicas aprendidas en situaciones realistas.</li>
<li>Material Didáctico y Presentaciones en PowerPoint: Diapositivas de PowerPoint o PDF que resuman los conceptos clave, teorías y métodos discutidos en cada sesión del curso. Estas presentaciones deben incluir gráficos, tablas y diagramas que ayuden a visualizar los conceptos complejos y faciliten el aprendizaje.</li>
<li>Artículos y Lecturas Complementarias: Recomendaciones de lecturas adicionales, artículos científicos y recursos en línea que amplíen el conocimiento sobre temas específicos relacionados con el diseño experimental y el análisis de datos en ciencias agrarias.</li>
<li>Cuestionarios y Ejercicios de Práctica: Preguntas de repaso y ejercicios prácticos que los participantes pueden completar para reforzar los conocimientos adquiridos durante el curso. Estos deberían incluir tanto preguntas teóricas como aplicaciones prácticas utilizando R.</li>
<li>Acceso a Plataformas y Recursos Online: Enlaces y recomendaciones para acceder a comunidades en línea, foros de discusión, tutoriales adicionales de R y recursos donde los participantes puedan seguir aprendiendo y resolver dudas después del curso.</li>
<li>Certificados de Participación: Al finalizar el curso, proporcionar certificados que validen la participación y el aprendizaje adquirido puede ser beneficioso para los participantes en términos de reconocimiento profesional y desarrollo de habilidades.</li>
</ol>

Proporcionar estos materiales de manera estructurada y accesible, ayudarás a los participantes a absorber y aplicar los conocimientos adquiridos de manera efectiva en su trabajo o estudio en el campo de las ciencias agrarias.

Id Socio

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