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Análisis de datos en R usando las librerías del tidyverse

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albertotb/curso-analisis-datos-R

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Contenidos:

Bloque 1: Introducción y manipulación de datos

  • Introducción a R [slides]

    • IDE RStudio
    • Clase data.frame
    • Introducción a RMarkdown
  • Manipular datos con dplyr [slides]

    • Seleccionar filas con filter, slice
    • Seleccionar columnas con select
    • Crear nuevas columnas con mutate
    • Ordenar y realizar cálculos con arrange y summarize

Bloque 2: Visualizar datos con ggplot2 [slides]

  • Introducción a la gramática de gráficos
  • Gráficos de puntos (geom_point)
  • Gráficos de lineas (geom_line)
  • Gráficos de barras (geom_bar)
  • Transformaciones estadísticas (geom_hist)

Bloque 3: Importar y transformar datos

  • Transformar data.frames con tidyr [slides]

    • Transformar entre formatos ancho y largo (pivot_longer y pivot_wider)
    • Separar o unir columnas (separate y unite)
  • Lectura de datos con readr y readxl [slides]

    • Importar archivos CSV
    • Importar archivos texto plano con delimitadores
    • Importar Excel
    • Opciones más comunes

Bloque 4: dplyr y ggplot2 avanzado

  • dplyr avanzado [slides]

    • Sentencia group_by
    • Operaciones agrupadas
    • Operaciones en múltiples columnas
    • Joins
  • ggplot2 avanzado [slides]

    • Facetas (facet_wrap, facet_grid)
    • Etiquetas y escalas
    • Colores y temas

Bloque 5: Tipos de datos y programación en R

  • Tipos de Datos

  • Programación en R [slides]

    • Vectores
    • Ejecución condicional y funciones
    • Iteración
    • Iteración: librería purrr

Actividades

Ficheros de datos

  1. Bloque 1: actividades (soluciones)
  2. Bloque 2: actividades (soluciones)
  3. Bloque 3: actividades (soluciones)
  4. Bloque 4: actividades (soluciones)
  5. Bloque 5 (parte 1): actividades (soluciones)
  6. Bloque 5 (parte 2): actividades (soluciones)

Ejercicios

  1. dplyr y ggplot2
  2. tidyr y readr
  3. dplyr y ggplot2 (cont)
  4. stringr, lubridate y forcats

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