Resumen y agenda
El objetivo de esta lección es enseñar a las personas programadoras principiantes a escribir códigos modulares y adoptar buenas prácticas en el uso de R para el análisis de datos. R nos provee un conjunto de paquetes desarrollados por terceros que se usan comúnmente en diversas disciplinas científicas para el análisis estadístico. Encontramos que muchos científicos que asisten a los talleres de Software Carpentry utilizan R y quieren aprender más. Nuestros materiales son relevantes ya que proporcionan a los asistentes una base sólida en los fundamentos de R y enseñan las mejores prácticas del cómputo científico: desglose del análisis en módulos, automatización tareas y encapsulamiento.
Ten en cuenta que este taller se enfoca en los fundamentos del lenguaje de programación R y no en el análisis estadístico.
A lo largo de este taller se utilizan una variedad de paquetes desarrolados por terceros, los cuales no son necesariamente los mejores ni se encuentran explicadas todas sus funcionalidades, pero son paquetes que consideramos útiles y han sido elegidos principalmente por su facilidad de uso.
Prerrequisitos
Entender que los archivos estan organizados en directorios (folders). Entender que las computadoras guardan datos e instrucciones (programas, scripts) en archivos. Saber como acceder a los archivos que no están en el directorio de trabajo, especificando el path.
| Configuración | Descargar los archivos necesarios para la lección | |
| Duration: 00h 00m | 1. Introducción a R y RStudio |
¿Cómo orientarse en RStudio? ¿Cómo interactuar con R? ¿Cómo administrar tu entorno? ¿Cómo instalar paquetes? |
| Duration: 00h 55m | 2. Gestión de proyectos con RStudio | ¿Cómo puedo gestionar mis proyectos en R? |
| Duration: 01h 25m | 3. Buscando ayuda | ¿Cómo puedo obtener ayuda en R? |
| Duration: 01h 45m | 4. Estructuras de datos |
¿Cómo puedo leer datos en R? ¿Cuáles son los tipos de datos básicos en R? ¿Cómo represento la información categórica en R? |
| Duration: 02h 40m | 5. Explorando data frames | ¿Cómo puedo manipular un data frame? |
| Duration: 03h 10m | 6. Haciendo subconjuntos de datos | ¿Cómo puedo trabajar con subconjuntos de datos en R? |
| Duration: 04h 00m | 7. Control de flujo |
¿Cómo puedo hacer elecciones dependiendo de mis datos en R? ¿Cómo puedo repetir operaciones en R? |
| Duration: 05h 05m | 8. Creando gráficas con calidad para publicación con ggplot2 | ¿Cómo puedo crear gráficos con calidad para publicación en R? |
| Duration: 06h 25m | 9. Vectorización | ¿Cómo puedo operar sobre todos los elementos de un vector a la vez? |
| Duration: 06h 50m | 10. Funciones | ¿Cómo puedo escribir una nueva función en R? |
| Duration: 07h 50m | 11. Guardando datos | ¿Cómo puedo guardar gráficos y datos creados en R? |
| Duration: 08h 10m | 12. División y combinación de data frames con plyr | ¿Cómo puedo hacer diferentes cálculos sobre diferentes conjuntos de datos? |
| Duration: 09h 10m | 13. Manipulación de data frames con dplyr | ¿Cómo manipular data frames sin repetir lo mismo una y otra vez? |
| Duration: 10h 05m | 14. Manipulación de data frames usando tidyr | ¿Cómo puedo cambiar el formato de los data frames? |
| Duration: 10h 50m | 15. Produciendo informes con knitr | ¿Cómo puedo integrar programas e informes? |
| Duration: 12h 05m | 16. Escribiendo buen software | ¿Cómo puedo escribir software que otras personas puedan usar? |
| Duration: 12h 20m | Final |
El horario real puede variar ligeramente dependiendo de los temas y ejercicios elegidos por la instructora.
Esta lección supone que tienes el software R y RStudio instalado en tu computadora.
R se puede descargar aquí.
RStudio es un entorno de desarrollo integrado para R. Se puede descargar aquí. Necesitarás la versión de escritorio para tu computadora.