Calendario de clases y HOMEWORK: Aquí os dejaré las
tareas previas a cada clase. Tenéis que tener muy claro
que no podéis venir a clase de espectadores, habrá que trabajar en clase
y sobre todo haber trabajado en casa; es decir, cada semana, antes de
venir a clase hay que hacer las tareas previas. Tenemos
15 sesiones de clase. Intenta faltar lo menos posible y asiste, sí o sí,
a las 5 primeras sesiones.
Iré actualizando este apartado conforme pasen las semanas. Intentaré
ajustar y acertar lo más posible con la programación de las clases pero
… , como sabéis, en una clase siempre puede haber
incidentes/sorpresas.
Homework (para hacer antes de ir a
clase)Lo primero que has de hacer es leer el mail que os he mandado. En él os hablo de un cuestionario. No te olvides de contestarlo antes del martes 13 de septiembre a las 23:59.
Lee la sección Guía del curso de la
página web del curso.
Prepara tu ordenador; es decir, instálate R, RStudio y los paquetes. Aquí tienes una guía para la instalación. Si tienes algún problema con la instalación contacta conmigo por email.
Lee el primer turorial: Tutorial 01: Introducción. Es solo
leer, no hay que estudiar nada; además se lee fácil. Se trata
simplemente de poner en contexto el curso y hablar un poco sobre qué es
esto de la “era del Big Data”, la ciencia de datos etc …
Si quieres, puedes echarle un vistazo a las 2 primeras transparencias: aquí y aquí.
Lo primero presentar el curso
Hablar de la evaluación y forma de trabajo en el curso.
Hablar un poco de algunas de las ideas del Tema 1
¿Cómo trabajaremos con R? Workflow
Ejemplos iniciales
Muchas veces para (medio) entender/saber hacer estas cosas tendrás que asistir a tutorías o estudiar o preguntar a un compañero, o ….
¿Qué es la ciencia de datos?
¿Qué es R y RStudio? ¿Y los paquetes?
¿Qué son los ficheros .R? ¿Y los .Rmd y/o .qmd? ¿Y los Rprojects?
Saber interactuar con R a través de Rprojects
Too much for the first class? Igual sí. Al final veremos lo que podamos.
Homework (para hacer antes de ir a
clase)Leer el e-mail que os he mandado a vuestro correo de la UV y hacer (si quieres) las 2 tareas extra-oficiales que allí os cuento. Además, en el mail hay una tercera tarea, está tercera tarea sí es oficial, hay que hacerla.
Leer el tutorial nº 2, es sólo leer. Sirve un poco de repaso de lo que hicimos ayer en la segunda parte de la clase y se ven algunas cosas nuevas. En el tutorial aparece una pequeña explicación de las ventajas de usar Rprojects y hace hincapié en el concepto de rutas relativas. Trata de entenderlo, lógicamente, pero si tienes dudas/problemas no pasa nada, lo trabajaremos en profundidad cuando empecemos el tutorial nº 04, supongo que en la tercera sesión/viernes del curso. Insisto: hay que leerlo y tratar de entenderlo, así la próxima clase será todo más fácil, pero es normal que no acabes de entenderlo todo, para eso están las clases.
Configurar RStudio. Para ello tienes que seguir las instrucciones que figuran en el tutorial nº 2, concretamente aquí. Es importante que tengamos todos la misma configuración, ya explicaré la razón en clase. Esto es importante hacerlo bien!!
Ver como os ha salido la primera entrega. Recordad que sólo es un simulacro.
Estaremos un buen rato con el ejemplo “ej_000_ejemplo-inicial.R”; es un análisis muy simple, pero ejemplifica bien lo que haremos durante el curso.
Utilizaremos el fichero “ej_000_ejemplo-inicial.Rmd” para crear una primera capa para entender los ficheros .Rmd (!!)
Ver todo los que podamos de R-base, para ello utilizaremos las Slides-03: R base. Es muy importante entender algunos conceptos como asignación, tipos de datos, estructuras de datos, funciones …
Jugar con algunos ejemplos (si es que tenemos tiempo)
Homework (para hacer antes de ir a
clase)Esta semana no hay entrega
La principal tarea que tenéis que hacer esta semana es aseguraros
de que tenéis los paquetes instalados. Para ello tenéis que aseguraros
de poder correr sin problemas los ficheros podéis correr los ficheros
ej_000_ejemplo-inicial.R y
ej_000_ejemplo-inicial.Rmd.
Repasar un poco lo que hemos visto y ver si te vas sintiendo cómoda en R/RStudio.
Leer el primer apartado del Tutorial 03: R base.
En clase trabajamos con las slides_03, se trata de
acabar de leerlas e intentar ejecutar el código de las Slides-03: R
base.
“Acabar” con el tema de R-base. Para ello acabaremos las Slides-03: R base. Incidiremos mucho en entender como funciona una función y en aprender a buscar información y ayuda sobre el uso de paquetes y funciones.
Ver si en esta sesión podemos ya dar la primera capa para entender el funcionamiento de los ficheros Rmarkdown (.Rmd)
Empezar a importar/exportar datos. Para ello usaremos las Slides-04: Importar y exportar datos.
Espero que tengamos tiempo para jugar con algunos ejemplos
Homework (para hacer antes de ir a
clase)Leer el e-mail que os he mandado a vuestro correo de la UV. Es
largito. Allí están los detalles de la segunda entrega, que esta vez
sí forma parte de la evaluación continua, así que, en
realidad es la entrega_01. Como siempre, hay que entregarla
antes del jueves a las 23:59.
Otra vez, la principal tarea es estudiar, bueno no estudiar, sino practicar todo lo que puedas con R las cosas que vamos viendo, vamos repasar un poco, sin matarse, pero un poco sí, lo que vamos viendo. Casi prefiero dediquéis tiempo a ver análisis chulos hechos con R que os gusten.
Leer e intentar ejecutar el código de las Slides-04: Importar y exportar datos. Hasta donde llegues. Hay cosas que ya son (un poco) complicadas, no te mates con ellas, ya las trataré de explicar yo, además algunos de los ejemplos están puestos solamente como extensiones, generalmente estos trozos más complicados se identifican porque les pongo varios 🌶, o pongo que es un bonus.
Corregir la primera entrega, la entrega_01
“Acabar” con el tema de importar/exportar datos. Para ello usaremos las Slides-04: Importar y exportar datos.
Empezar (espero) una de las partes principales del curso: manejo
de datos con R à la tidyverse. Presentaremos ideas/conceptos como “the
pipe” y “tidy data” y empezaremos a usar 2 de los principales paquetes
del tidyverse: tidyr y dplyr, el principal
paquete para manipular datos. Para ello utilizaremos las Slides-05: Data
munging.
Homework (para hacer antes de ir a
clase)Realizar la entrega_03. Se trata de seguir
practicando la importación de datos y sobre todo aprender a usar las
funciones pivot_wider() y
pivot_longer.
Lee todo lo que puedas del Tutorial 05: Data munging.
Leer e intentar ejecutar el código de las Slides-05: Data munging.
“Corregir” la entrega_03.
Meternos de lleno con el tidyverse, concretamente
con su principal paquete dplyr. Necesito que os leáis el
tutorial 05 y las slides 05, please!!!!! Sin matarse, sin tratar de
entenderlo todo, ni de mirar las referencias, pero sí leyendo todo lo
que puedas. Tratar de entender todo a la primera a veces es complicado,
pero generalemente son cosas que se acaban entendiendo fácil cuando las
ves 2-3 veces.
No creo que lleguemos, difícil, pero igual empezamos a hablar de ggplot2 y hacer nuestro primer super-gráfico. 📊 📉
Homework (para hacer antes de ir a
clase)Acabar y dejar chulos-chulos los trabajos en equipo. No os olvidéis de subir la última versión a Github
Mandar a tu profesor la ultima versión del trabajo en equipo.
Yo, relajarme y escuchar.
Vosotros, 👩🎓, sorprenderme con vuestras fantásticas presentaciones. Bueno, no pasa nada si alguna sale tan solo regular. El 🙌 👏 👏 lo vais a tener igual.
Ánimo con los trabajos y presentación!!!
El examen final será el lunes 16 de enero (de 2023). No patiu, estaréis todos ya aprobados. Espero!!
El examen será por la tarde, seguramente empezará a las 15:30, en el aula 315.