Introducción R
Contenidos
Introducción a R
R: R es un lenguaje de programación y entorno de software libre utilizado principalmente para el análisis de datos y la estadística. En este curso, aprenderemos a utilizar R como una herramienta para manipular, analizar y visualizar datos, aprovechando su extenso ecosistema de paquetes especializados.
Motivación: ¿Por qué aprender R? R es altamente valorado en el ámbito de la ciencia de datos y la investigación académica debido a su capacidad para realizar análisis estadísticos avanzados y crear visualizaciones detalladas. Además, es una herramienta clave para cualquier persona interesada en la investigación de datos y la estadística, especialmente en áreas como la biología, la economía y las ciencias sociales.
Nomenclatura
Nombres en R: Antes de comenzar a programar, es importante familiarizarse con las convenciones de nomenclatura en R. Exploraremos cómo nombrar variables, funciones y otros elementos del código de manera clara y consistente, siguiendo las buenas prácticas de desarrollo en el ecosistema de R.
Buenas Prácticas: La coherencia en la nomenclatura es clave para escribir código comprensible y fácil de mantener. Aprenderemos las mejores prácticas para asegurarnos de que nuestro código sea legible tanto para nosotros como para otros colaboradores.
Introducción a dplyr
Manipulación de Datos: dplyr es uno de los paquetes más poderosos y populares de R para la manipulación de datos. Con dplyr, aprenderemos a filtrar, seleccionar, mutar y organizar conjuntos de datos de forma sencilla y eficiente utilizando un enfoque basado en verbos intuitivos.
Flujo de Trabajo: dplyr permite encadenar operaciones de manera fluida y coherente, lo que facilita el análisis de datos sin necesidad de escribir código complejo. Descubriremos cómo realizar transformaciones rápidas y cómo optimizar nuestro flujo de trabajo en R.
Introducción a ggplot2
Visualización de Datos: ggplot2 es el paquete más conocido para la visualización de datos en R. Aprenderemos los principios fundamentales del “Grammar of Graphics” y cómo utilizarlos para crear visualizaciones personalizadas y efectivas que nos permitan comunicar los resultados de nuestros análisis de manera clara.
Gráficos Personalizados: Exploraremos cómo generar gráficos como histogramas, gráficos de dispersión, diagramas de cajas y más. También aprenderemos a ajustar detalles visuales, agregar capas a nuestros gráficos y adaptar las visualizaciones a las necesidades específicas de nuestros proyectos.