R para Análisis de Datos
17 al 21 de febrero 2020 - Universidad Nacional del Nordeste
Dra. Roxana Noelia Villafañe - LEMyP -
Dra. Maria Florencia D’Andrea - INTA - CONICET -
Lic. Patricia Loto - Lotería Chaqueña -
Material del curso
¿Cómo instalar R y RStudio?
Para una mejor experiencia sugerimos acercarse con una computadora personal con R y RStudio instalados (pero esto no es excluyente). Información en este Link para distintos sistemas operativos.
Filminas
Filminas introductorias
Filminas manejo y ordenamiento de datos
Práctica dplyr
Trucos de dplyr
Dplyr Ejercicios 2
Filminas visualizacion
Práctica visualización
Filminas Modelado
RMarkdown
Resueltos Práctica de visualización / Práctica RMarkdown
Manejando archivos con purrr
Práctica Purrr
Parte práctica
Las filminas y código asociado se encuentran bajo licencia Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Referencias principales
- Gandrud, C. (2016). Investigación reproducible con R y R studio. Chapman y Hall / CRC
- Ismay C, Kim A. (2019) Moderndive. Statistical Inference via Data Science. A moderndive into R and the tidyverse.
- Marwick B., Boettiger C. & Mullen L. (2018) Packaging Data Analytical Work Reproducibly Using R (and Friends), The American Statistician, 72:1, 80-88
- Thieme, N. (2018). R generation. Significance, 15(4), 14–19.
- Xie, Y., Allaire, J. J., & Grolemund, G. (2018). R markdown: The definitive guide. Chapman and Hall/CRC.
- Wickham, H. (2015). R packages: organize, test, document, and share your code. “ O’Reilly Media, Inc.”.
- Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. “ O’Reilly Media, Inc.”. (EN ESPAÑOL)
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