-Introducir a los participantes en la historia y los fundamentos del lenguaje R, destacando su importancia y aplicabilidad en el análisis de datos.
-Desarrollar habilidades en la configuración y uso eficiente del entorno de desarrollo rstudio, incluyendo la gestión de proyectos y la organización de scripts.
-Capacitar a los estudiantes en el manejo de paquetes y repositorios esenciales para R, como cran y github, facilitando la instalación de herramientas y la colaboración en proyectos.
-Instruir sobre los tipos de datos y estructuras en R, así como en las operaciones básicas para su manipulación y análisis, sentando las bases para análisis estadísticos complejos.
-Enseñar técnicas para la edición, exploración y limpieza de datos, preparando a los participantes para manejar y preparar conjuntos de datos reales para análisis.
-Proporcionar conocimientos y prácticas en la visualización avanzada de datos utilizando paquetes como `ggplot2` y `bioconductor`, mejorando la interpretación y comunicación de resultados estadísticos.
-Fomentar el análisis y la creación de funciones personalizadas en R para mejorar la eficiencia y reproducibilidad de los trabajos de investigación.
-Inculcar las mejores prácticas en reproducibilidad y documentación mediante el uso de R markdown, preparando a los estudiantes para compartir sus hallazgos de manera clara y profesional.
-Ofrecer experiencias prácticas a través de ejercicios y estudios de caso que reflejen aplicaciones reales en bioestadística, consolidando el aprendizaje y la aplicabilidad de las habilidades adquiridas.