Este curso está dirigido a estudiantes e investigadores interesados en aprender a manipular, limpiar, visualizar y publicar información con R / R Studio de manera práctica, usando datos reales.

En él podrás:

  • Conocer los tipos de datos que existen y sus usos
  • Limpiar y procesar tus datos con tidyverse
  • Visualizar tus resultados con ggplot2
  • Publicar tus resultados con Rmarkdown

El curso está dividido en 4 módulos. En el primer módulo conoceremos el ambiente de R y RStudio, y aprenderemos cuestiones básicas de este lenguaje como tipos de objetos, instalar paquetes y cargar bases de datos. En el segundo veremos la programación básica en R, cómo se estructuran los datos y aprenderemos a utilizar tidyverse, una de las librerías más empleadas para el análisis de datos. En el tercero aprenderemos aspectos teóricos de la visualización de datos y veremos de manera sencilla diferentes formas de visualizar y comunicar datos con la librería ggplot2. Y en el cuarto módulo aprenderemos a escribir reportes de trabajo en R utilizando el Rmarkdown. Este es un paquete en donde podemos generar reportes en formato word, pdf o inclusive dashboards interactivos.

Introducción
(21 de mayo)

  • Mostrar el proyecto completo y a qué queremos llegar

Módulo 1

  • Abriendo R por primera vez
  • Programación básica en R
  • Conocer el ambiente de RStudio (script, consola, ambiente y la ventana misterio)
  • Qué es un paquete de R
  • Tipos de variables (numéricas y categóricas)
  • Objetos, vectores, matrices
  • Preparar directorios
  • Nuestras primeras gráficas.

Módulo 2
(28 de mayo)

  • Estructuras de datos en R
  • Cómo formatear tus datos para Formato limpio de datos (tidy)
  • Tidyverse: DataFrames, Selección de datos en DataFrames, Filtros, Agrupaciones

Módulo 3
(4 de junio)

  • Aspectos teóricos de la Visualización de Datos: forma, colores, proporciones, etc
  • Estructura básica de un gráfico en ggplot2: datos, capas, aesthetic, escalas, sistema de coordenadas, facetas y temas visuales
  • Visualizaciones básicas

Módulo 4
(11 de junio)

  • Introducción al Markdown de R
  • Qué es el Markdown y para qué me sirve
  • Cómo generar reportes de trabajo con el Markdown de R (i.e. este temario lo escribí en el Markdown de R)
  • Tipos de reportes que puedo generar (Word, PDFs, HTML)