Metodología: Las clases se impartirán en directo online a través de Blackboard Collaborate. La Fundación considera esencial la interacción real con el profesor y con el resto de alumnos para un aprendizaje óptimo de materias complejas. El profesor dispondrá de pizarra virtual para sus explicaciones y podrá compartir pantalla con los alumnos. Los alumnos dispondrán de chat para interaccionar con el profesor y con el resto de alumnos. Las sesiones de clases serán grabadas y estarán disponibles para los alumnos hasta un mes después de la finalización del mismo.
R es un lenguaje y programa estadístico gratuito, de código abierto y multi-plataforma que se ha convertido en una herramienta dominante para el manejo, análisis y visualización de datos de todo tipo. Entre los potenciales usos de R está la generación de documentos en diferentes formatos, integrando la generación dinámica de tablas y figuras con el texto y formato deseados. En este curso los alumnos aprenderán los pasos necesarios para hacer análisis reproducibles y reutilizables, así como la generación de informes dinámicos en formato word, pdf o html.
Familiarizarse con el concepto de ciencia reproducible, su utilidad y las herramientas para su aplicación en R. Conocer los fundamentos de Rmarkdown, el paquete de R que permite generar informes exportables que combinan resultados en R y texto. Aplicar los conocimientos adquiridos para generar y actualizar documentos que integren texto, resultados de análisis en R y referencias bibliográficas.
El curso se articula en cuatro jornadas donde se trabajará de forma iterativa. Los alumnos trabajarán sobre casos prácticos, con la posibilidad de trabajar en sus propios datos o proyectos.
El desarrollo del curso será principalmente práctico:
- Sesión 1: Introducción a R y Rmarkdown en el contexto de análisis reproducibles. Repaso general de R y análisis estadísticos. Generación de tablas y figuras. Ciencia reproducible: ¿qué es, para qué sirve?. Introducción a Rmarkdown y knitr. Control de versiones con Github.
- Sesión 2: Informes básicos con Rmarkdown. Generación de documentos en formato word, pdf y html con knitr y Rmarkdown. Estructura de un archivo .Rmd. Tablas y figuras en knitr.
- Sesión 3: Informes básicos con Rmarkdown. Formato del texto. Visualización y ocultación de código, resultados, y mensajes. Otros elementos de los informes: pies de figuras, encabezado y pie de página, ecuaciones, referencias, integración con gestores de referencias.
- Sesión 4: Rmarkdown avanzado. Informes personalizados usando css. Generación de índices. Otras utilidades: creación de libros, páginas web, aplicaciones shiny y presentaciones.
- Sesión 5: Creación de funciones y paquetes en R. Publicación en Github.
Alumnos con un conocimiento básico de R que deseen integrar análisis y visualización de datos en informes, de manera eficiente y reproducible.
Buena conexión a Internet, por cable o inalámbrica de red 5Ghz. Los navegadores recomendados son Chrome o Safari. Nociones de estadística al menos a nivel de un curso introductorio de 1º ciclo universitario. Nivel de inglés suficiente para lectura de manuales y ayuda del programa estadístico R. Conocimientos informáticos suficientes para instalar programas, navegar por el árbol de directorios del ordenador, crear, copiar y mover ficheros y directorios y crear y editar ficheros de texto.