Presentación
Este cookbook busca ser una fuente de consulta rápida para personas que inician el proceso de aprendizaje de R usando RStudio. La idea es tener un conjunto suficientemente grande de ejemplos para que usuarios novatos tengan una idea de lo que es posible hacer con R y no se preocupen por memorizar nombres de funciones sino soluciones a problemas concretos.
Lo que contiene el libro
Debido a que este libro aspira a ser un material de consulta rápida contendrá sobretodo problemas planteados y una solución al respecto.
Lo que NO contiene el libro
El libro no abordará detalles teóricos sobre el código presentado. Asimismo, no se profundizará en temas de estadística o programación.
¿Para quién es este libro?
Recomiendo este libro a tres tipos de personas:
- Personas que interactúan con R por primera vez, posiblemente en el contexto de una clase de estadística
- Docentes que enseñan estadística usando R
- Personas que quieren usar R en algún proyecto y necesitan refrescar su memoria sobre lo que es posible hacer.
Para las personas del tipo 1 y 2, recomiendo que el uso del libro se vea acompañado de los videos correspondientes al curso “Análisis exploratorio de datos con R” disponible en Youtube. En el caso de los docentes, recomiendo ver el vídeo “Un problema al enseñar estadística con un software”.
Autor
En elaboración…
Samuel Enrique Calderon Serrano:
Politólogo de la Universidad Antonio Ruiz de Montoya.
Actualmente trabaja en la Superintendencia Nacional de Educación Universitaria - SUNEDU como miembro del Equipo Técnico Normativo de la Dirección de Licenciamiento.
Miembro de la organización DecideBien. Colabora ocasionalmente en iniciativas de código abierto.
Proviene de Lima, Perú.
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Otros canales:
- Web: www.samuelenrique.com
- Twitter: @samuel__case
- Github: /calderonsamuel
Contenido del curso
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Público objetivo:
- Estudiantes o egresados de carreras de ciencias sociales, periodismo o educación con interés en aprender herramientas de análisis y visualización de datos.
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Aprendizajes esperados:
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Elementos básicos del análisis de datos usando R a través de RStudio
- Importación de datos
- Limpieza y ordenamiento de datos
- Análisis exploratorio de datos ordenados (tidy data)
Elaboración de reportes de análisis de datos usando R Markdown
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