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Hoja de ruta |
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La organización de los contenidos asume que se darán en 3 encuentros de 3 horas, pero podría ser distinto. Hay cierta interrelación entre los temas y asumimos que si vas directo a Visualización de datos, ya sabés como manipularlos en R.
Si en realidad estás buscando aprender R desde cero, te sugerimos revisar este otro curso, en particular los primeros 3 temas que con mucho más detalle introducen a R. Luego si te interesa trabajar con datos asociados a clima e información geográfica, te esperamos de vuelta.
- ¿Mapa para navegar RStudio?
- Uso de proyectos de R
- Introducción a {RMarkdown}
- Sintaxis básica de Markdown.
- Unificar código, gráficos y prosa.
- Lectura de datos
- Archivos tipo CSV
- Archivos en formato NetCDF
- Manipulación de datos ordenados usando {dplyr}
- Agregar y quitar filas y columnas.
- Crear nuevas columnas incluyendo cálculos y comparación de datos.
- Operador pipe %>%
- Calcular medidas de resumen sobre los datos
- Manipulación y combinación de tablas
- “Alargar” y “ensanchar” tablas.
- Organizar columnas y sus nombres
- Combinar tablas de datos a partir de variables llave
- Graficar en el tiempo
- Gráficos de puntos
- Gráfico de líneas
- Suavizado
- Paneles
- Manipulando fechas
- Generación de fechas y horas
- Manipulación de componentes
- Transformación de zonas horarias
- Graficar en el espacio
- Graficar grillas regulares
- Graficar datos puntuales
- Interpolación
- Mapas y coordenadas
Desafío: generar gráficos a partir de la base de datos usada.
- Apariencia
- Escalas
- Temas
- Definir etiquetas y títulos
- Generación de informes con {RMarkdown}
- Uso de distintos formatos de salida.
- Parametrización de reportes.
- Apariencia y temas
- Publicación de reportes usando RMarkdown y Netlify
Desafío: generar un informe que incluya gráficos, texto y un análisis descriptivo y publicarlo.