R en INTA
Usando R en el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)
R para análisis científicos reproducibles
Elige tu propio camino
9 a 15.30 hs. Martes 6 de agosto de 2019 - Auditorio del Jardín Botánico del CNIA
Mg. Yanina Bellini Saibene - INTA Anguil. Twitter
Dra. Maria Florencia D’Andrea - Instituto de Recursos Biológicos. Twitter
El lenguaje de programación R se ha vuelto popular. La oferta de cursos ha aumentado exponencialmente a la par de la cantidad de paquetes y recursos disponibles. Entonces nos preguntamos:
¿Cuán necesario es adoptar R en nuestro flujo de trabajo?
¿Existen usos de R no relacionados con la estadística?
¿Necesito formación especial para comenzar a emplearlo?
Para responder estas preguntas te esperamos en el Salón de Actos del Jardín Botánico el 6 de agosto a las 9 a 15:30 hs para compartir una introducción a R para el análisis de datos reproducible.
En este curso de una jornada presentaremos algunos conceptos básicos del lenguaje y hablaremos sobre organización, limpieza y visualización de datos así como de la reproducibilidad de nuestro trabajo.
También nos parece una buena oportunidad para conocer y conectar la comunidad de usuarios de R del CNIA.
Cronograma
Material del curso
¿Cómo instalar R y RStudio?
Para una mejor experiencia sugerimos acercarse con una computadora personal con R y R-Studio instalados (pero esto no es excluyente). Información en este Link para distintos sistemas operativos.
Filminas
parte 1 r y rstudio - paquetes - tidyverse - importar archivos
parte 2 ordenamiento de datos
parte 3 visualización de datos y reportes
Código parte 3 (reporte RMarkdown) encuesta CNIA
parte 4 ciencia reproducible y buenas prácticas en la escritura de código
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)
Sitios de consulta
- Machetes de RStudio
- Data to Viz. Consejos para generar gráficos con código R
- R Cook Book BBC. Gráficos al estilo de la BBC
- R Graph Gallery. Ejemplos para generar gráficos con código R
- Guía para chequear estilos de gráficos
- Paquete DataSaurus
- Guía de estilo de código
- Happy Git and GitHub for the useR - Jenny Bryan, the STAT 545 TAs, Jim Hester
- What they forgot to teach you about R - Jenny Bryan
- Git for Humans
Comunidades
- R-Ladies Global
- R-Ladies Buenos Aires (twitter)
- R-Ladies Santa Rosa (twitter)
- R-Spatial en español (grupo de Telegram)
- R en Buenos Aires
- ROpenSci
- R4DS en Español (twitter)
- The Carpentries
Congresos regionales
Encuesta final
Te pedimos si pudieses contestar esta breve encuesta como devolución del curso. ¡Gracias por asistir! Encuesta final