Web para facilitar el uso y distribución de los materiales que usaremos en el curso de introducción a R del SFPIE en 2022.
El curso de introducción a R del SFPIE es un curso presencial con 20 horas de docencia. El objetivo principal es proporcionar a los participantes conocimientos básicos acerca del lenguaje de programación R para el desarrollo de la actividad docente e investigadora.
El curso es de nivel introductorio, está pensado para gente con nivel cero en R, y está orientado a usar R para analizar datos. Se utiliza un enfoque actual (tidyverse) por lo que puede ser también de utilidad a gente que se maneja bien con R pero con un enfoque más tradicional (R-base). Se hace también hincapié en la utilidad de R y su ecosistema en la investigación reproducible.
Durante el curso se hace una introducción al uso de para hacer análisis de datos.
El curso tiene un enfoque fundamentalmente práctico y se utiliza RStudio como interfaz para acceder a R.
Los principales tópicos a tratar son:
dplyr y
tidyrggplot2RmarkdownEl curso tiene 2 profesores:
vicente.coll@uv.es y yo mismo,
pedro.j.perez@uv.es; ambos profesores titulares de la
Universidad de Valencia.
Tienes más información acerca del curso: logística, materiales, … en las otras secciones de la web.
Dos fantásticos libros:
Grolemund, G., Wickham, H. (2016): R for Data Science, OReilly. https://r4ds.had.co.nz/. Ya están escribiendo la segunda edición
Peng, R. D. (2016): Exploratory Data Analysis with R. Lean Publishing. https://bookdown.org/rdpeng/exdata/
Dos agregadores de blogs sobre R:
R-weekly: cada semana envían un archivo con los mejores análisis hechos con R esa semana. Tienes que apuntarte aquí.
R-bloggers: Un agregador de blogs relacionados con R.
La comunidad R es muy dinámica y en general comparte sus materiales, lo que hace que los recursos para aprender R sean, exagerando un poco, casi infinitos. Es imposible abarcarlo todo, es una avalancha continúa de nuevas paquetes, análisis, cursos, libros, etc….
Mas abajo tenéis un listado de recursos, pero, de todas formas, mira lo que dice Jesse Mostipak sobre aprender #rstats:
My #rstats learning path:
— Jesse Mostipak (@kierisi) August 18, 2017
1. Install R
2. Install RStudio
3. Google "How do I [THING I WANT TO DO] in R?"
Repeat step 3 ad infinitum.
swirl: swirl teaches you R programming and data science interactively, at your own pace, and right in the R console!
R views: Un blog de la comunidad R editado por RStudio. Cada mes saca un post con los mejores 40 paquetes de ese mes; por ejemplo, aquí tienes el de julio de 2020.
Stack Overflow: si al final acabas utilizando R para tus análisis, seguramente acabarás utilizando Stack Overflow. Es una comunidad de programadores, en la que muchas veces resolverás las dudas que te puedan surgir en tu aprendizaje sobre R.
Mucha gente hace sus propias listas de recursos R, aquí tienes algunas:
If you see mistakes or want to suggest changes, please create an issue on the source repository.
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