El análisis estadístico y la minería de datos (Data Mining) se presentan como herramientas fundamentales en la búsqueda de información y conocimiento. Esto es así en todas las areas del conocimiento, desde el periodismo de datos hasta la oceanografía física, pasando por las ciencias experimentales, de la salud, las económicas, técnicas  o sociales. 

El principal inconveniente radica en que la mayor parte de la sociedad no está lo suficientemente formada en el análisis estadístico. Sin embargo, en numerosas facetas es necesario recurrir a un análisis de datos con múltiples variables, que resulta no trivial y se desconoce como afrontar ese reto. Cuando no hay una forma simple de abordar el objetivo y estamos ante un problema complejo (por cantidad de variables o por cantidad de datos) podemos usar un recurso tecnológico/matemático que es la minería de datos. Eso si conocemos herramientas de data mining, sino es imposible obtener información o conocimiento a partir de los datos.

Supongamos que ya sabemos usar las herramientas estadísticas y de minería de datos, entonces deberíamos ser capaces de comunicar esto al resto de la sociedad. Para ello hay herramientas que facilitan la generación de informes automáticos o semiautomáticos, y presentar los resultados en unos gráficos visualmente atractivos y es de vital importancia que estas herramientas sean de fácil uso, y mucho mejor si son grauitas o de uso libre.

En ese marco, este curso proporciona la formación en estos campos: análisis de datos multivariantes con distintas herramientas estadísticas tradicionales y de data mining. Así como también la formación básica para la generación de informes automáticos y gráficos atractivos, todo ello con R y RStudio.