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title: "Analizando datos, visualizando información, contando historias"
author: "Javier Álvarez Liébana y Gabriel Valverde Castilla"
date: 'Última actualización: `r format(as.Date(Sys.Date()), "%d-%m-%Y")`'
documentclass: book
bibliography: [book.bib, packages.bib]
biblio-style: apalike
link-citations: yes
colorlinks: yes
graphics: yes
lot: yes
lof: yes
fontsize: 11pt
mainfont: Palatino
monofont: "Source Code Pro"
monofontoptions: "Scale=0.8"
site: bookdown::bookdown_site
github-repo: dadosdelaplace/courses-ECI-2022
header-includes:
- \usepackage{setspace}\doublespacing
- \usepackage{float}
- \usepackage{booktabs}
- \usepackage{longtable}
- \usepackage{amsmath}
- \usepackage{multicol}
- \usepackage{threeparttable}
- \usepackage{caption}
description: "Código y material del curso de la Escuela de Invierno de la UCM «Analizando datos, visualizando información, contando historias»"
cover-image: img/logo_R.png
---
```{r settings, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = FALSE, warning = FALSE,
dev = "ragg_png", res = 300, retina = 2,
fig.width = 8, fig.height = 5)
Sys.setlocale("LC_TIME", "C")
```
```{r color, echo = FALSE}
library(knitr)
# Color text
colorize <- function(x, color) {
if (knitr::is_latex_output()) {
sprintf("\\textcolor{%s}{%s}", color, x)
} else if (knitr::is_html_output()) {
sprintf("<span style='color: %s;'>%s</span>", color, x)
} else { x }
}
```
# Prefacio {-}
Este <mark>**material**</mark> ha sido diseñado como complemento y recursos de apoyo al curso de la [Escuela de Invierno de la UCM](https://www.ucm.es/eci//cursoecic02-pre) titulado <mark>**«Analizando datos, visualizando información, contando historias»**</mark>, celebrado presencialmente del 31 de enero al 4 de febrero de 2022 (16:00 a 21:00 horas, de lunes a viernes).
```{r curso, echo = FALSE, fig.align = 'center', include = identical(knitr:::pandoc_to(), 'html'), fig.link = 'https://github.com/dadosdelaplace/courses-ECI-2022', out.width = '70%'}
knitr::include_graphics("img/imagen_curso.jpeg")
```
El presente material introductorio ha sido elaborado por [Javier Álvarez Liébana](https://dadosdelaplace.github.io) y Gabriel Valverde Castilla, y tiene como objetivo introducir en el lenguaje `R` a todas aquellas personas que quieran <mark>**aprender `R` desde cero**</mark>. Dicho manual ha sido elaborado a su vez en `R` con [{bookdown}](https://github.com/rstudio/bookdown). Puedes ver un resumen de las funcionalidades de algunos paquetes documentados por el equipo de [R Studio](https://www.rstudio.com/) en sus [esquemas resumen](https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/). El **código** de dicho manual se encuentra en [GitHub](https://github.com/dadosdelaplace/courses-ECI-2022).
```{r me-github, echo = FALSE, fig.align = 'center', include = identical(knitr:::pandoc_to(), 'html'), fig.link = 'https://github.com/dadosdelaplace/cursoR_intro_2021_2022', out.width = '50%'}
knitr::include_graphics('img/me_github.jpg')
```
Para **elaborar informes o libros** con una estructura similar (de forma nativa en `R`) el paquete `{bookdown}` puede ser instalado desde la plataforma CRAN o desde su versión en desarrollo actualizada en Github:
```{r eval = FALSE, background = "#E75A5A"}
install.packages("bookdown")
# o desde su versión en desarrollo actualizada
# devtools::install_github("rstudio/bookdown")
```
```{r hex-rmarkdown, echo = FALSE, fig.align = 'center', include = identical(knitr:::pandoc_to(), 'html'), fig.link = 'https://github.com/rstudio/rmarkdown', out.width = '20%'}
knitr::include_graphics('img/hex-rmarkdown.png')
```
## Propósito {-}
El <mark>**objetivo**</mark> de este curso es introducir a la programación y análisis estadístico en `R` a toda aquella persona que nunca se haya iniciado en él, **sin necesitar conocimientos previos** de programación (aunque siempre ayuda, obviamente). No se pretende que adquieras un vasto y experto conocimiento, pero si lo suficiente como para lograr **5 objetivos**:
* **No tener miedo** a programar
* Entender los **conceptos básicos de `R`**.
* Dotarte de **autonomía** para poder trabajar con datos.
* Introducirte en el **análisis estadístico**.
* Adquirir las <mark>**competencias necesarias para la visualización de datos**</mark> en `R`.
## Contenidos {-}
**Toma de contacto**
* \@ref(requisitos) [Requisitos](#requisitos)
* \@ref(instalacion) [Instalación de R y Rstudio](#instalacion)
* \@ref(que-es-R) [¿Qué es R?](#que-es-R)
* \@ref(primeros-pasos) [Primeros pasos](#primeros-pasos)
**Conceptos básicos**
* \@ref(tipos-datos) [Tipos de datos](#tipos-datos)
* \@ref(vectores) [Vectores](#vectores)
* \@ref(operacionesvectores) [Operaciones con vectores](#operacionesvectores)
* \@ref(datos) [Datos estructurados](#datos)
* \@ref(repaso-1) [Repaso: empezando a trastear con datos](#repaso-1)
**Haciendo el trabajo más fácil**
* \@ref(if-else) [Estructuras condicionales if-else](#if-else)
* \@ref(bucles) [Bucles](#bucles)
* \@ref(proyecto) [Primer proyecto de trabajo](#proyecto)
* \@ref(funciones) [Funciones](#funciones)
* \@ref(listas) [Listas](#listas)
**Empezando a explorar datos**
* \@ref(tibble) [Mejorando los data.frame: datos tibble](#tibble)
* \@ref(tidy) [Tidy vs messy data: daticos ordenados](#tidy)
* \@ref(importar-exportar) [Sacando datos de las piedras](#importar-exportar)
* \@ref(rmarkdown) [Contando los datos: rmarkdown](#rmarkdown)
**Incursión a tidyverse y ggplot2**
* \@ref(tidyverse) [Depuración y transformación](#tidyverse)
* \@ref(resumenes) [Resumiendo y relacionado datos](#resumenes)
* \@ref(tidyverse-2) [Profundizando tidyverse: elecciones y Spotify](#tidyverse-2)
* \@ref(ggplot2) [Visualizando datos: incursión a ggplot2](#ggplot2)
* \@ref(ggplot2_plus) [Profundizando en ggplot2](#ggplot2_plus)
**Introducción a la estadística en R**
* \@ref(descriptiva_cualitativas) [Extrayendo información: estadística descriptiva con cualitativas](#descriptiva_cualitativas)
* \@ref(descriptiva_cuantitativas) [Extrayendo información: estadística descriptiva con cuantitativas](#descriptiva_cuantitativas)
* \@ref(resumenes) [Resumiendo y relacionado datos](#resumenes)
## Código de colores {-}
Puedes buscar los siguientes términos en el **buscador del documento**
**`r colorize("ERROR:", "#dc3545")`**
En **`r colorize("color rojo", "#dc3545")`** encontrarás **`r colorize("errores comunes", "#dc3545")`** o prácticas a evitar.
**`r colorize("WARNING:", "#ffc107")`**
En **`r colorize("color naranja/amarillo", "#ffc107")`** encontrarás **`r colorize("warnings o advertencias", "#ffc107")`** sobre cosas a tener en cuenta para evitar problemas.
Algunas funciones pueden arrojar ciertas advertencias que nunca está de más leer. Pero si dichos mensajes de alerta los tenemos controlados, y no queremos que nos ensucie la ejecución en la consola, podemos poner al inicio del código ` assign("last.warning", NULL, envir = baseenv())` para limpiar los warnings antiguos y `options(warn = -1)` para desactivarlos.
**`r colorize("CONSEJO:", "#20935E")`**
En **`r colorize("color verde", "#20935E")`** encontrarás **`r colorize("consejos o tips", "#20935E")`** para ampliar y facilitar tu programación. Además en cada **cajita de código**, si pasas el ratón, encontrarás un botón 📄📄 en la esquina superior derecha de la caja para copiar el código directamente a tu consola. **Puedes encontrarlos todos escribiendo «consejo» en el buscador**.
**`r colorize("GLOSARIO:", "#4197D2")`**
En **`r colorize("color azul", "#4197D2")`** encontrarás un 📚 **`r colorize("glosario", "#4197D2")`** con algunos términos estadísticos y conceptos básicos.
## Licencia {-}
[](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0)
Este documento es publicado bajo <mark>**licencia pública general GNU**</mark>,
una licencia libre de copyleft que garantiza a los usuarios finales (personas, organizaciones, compañías) la **libertad de usar, estudiar, compartir (copiar) y modificar el software, citando adecuadamente a los autores del mismo**.