Módulo 0: Preliminares
- Sesión 1
- Presentación y objetivos.
- Estructura del curso y de las sesiones presenciales.
- R, RStudio, RStudio Cloud.
Módulo 1: Importar datos
R permite importar datos desde una gran variedad de fuentes (archivos de texto plano, formatos de otros paquetes estadísticos, bases de datos relacionales y APIs online). En este módulo nos centramos en las funciones para importar desde archivos de texto y planillas de excel.
- Sesión 2: Importar datos con
readr- Importar archivos de texto plano con
read_csv() - Importar archivos de excel con
read_xls()yread_xlsx()
- Importar archivos de texto plano con
Módulo 2: Transformar Datos con dplyr
- Sesión 3:
dplyr(1)- Seleccionar columnas con
select() - Crear nuevas columnas con
mutate() - Filtrar filas con
filter() - Ordenar con
arrange()
- Seleccionar columnas con
-
- Pasar de wide a long con
gather - Unir tablas con
*_join() - Pasar de long a wide con
spread
- Pasar de wide a long con
Módulo 3: Visualización con ggplot
- Sesión 7: La gramática de gráficos y
ggplot- Introducción
- Atributos estéticos: aesthetics
- Formas: geoms
- Gráficos por sub grupos: facets
Módulo 4: Modelos
Ajustar modelos.
Módulo 5: Comunicación de Resultados
Los proyectos de análisis de datos tienen como resultado un output con las conclusiones que puede ser un documento word o pdf, una presentación de power point, una página web, etc. Comunicar los resultados obtenidos es una parte esencial del proceso de análisis de datos, y R tiene herramientas para darle soporte.
- Sesión 7 Markdown y RMarkdown