ERRE

Fork me on GitHub

Sobre el blog

Bienvenido a ERRE (R en Español)! Inicié este blog para ayudar a la comunidad hispanohablante a navegar el mundo de la programación en R, que tiene la fama de no ser muy intuitivo 1. La documentación en R puede ser ambigua, y generalmente recurrimos a sitios como StackOverflow o GitHub para encontrar información más detallada. Estos son muy buenos recursos, pero la mayoría de la información está en inglés y traducir R - Inglés - Español - R puede ser más largo. Trataré de usar mis horas de sufrimiento para explicar los conceptos de la manera en que yo lo entiendo (probablemente no sea la más correcta, pero por lo menos estará en español).

El enfoque principal de ERRE no será la estadística, aunque habrá posts sobre eso. Además, no intentaré convencerte de que R es mejor que otro lenguaje. Si estás aquí, asumo que es porque ya estás interesado en usar R. El enfoque será en comprender el lenguaje de programación para que puedas después aplicar las pruebas estadísticas y análisis que sean de tu interés. También habrá un enfoque en manipulación y visualización de datos, que considero habilidades transferibles através de disciplinas. Es recomendable que uses R desde R Studio.

Antes de empezar

En los diferentes posts notarás palabras en itálicas. Trataré de limitar utilizar este énfasis únicamente para palabras en inglés que no valdría la pena traducir, que al traducir perderían contexto, o que suenan mejor. Por ejemplo, yo prefiero data science que “ciencia de los datos”. También verás texto en monospace, que representará código. Por ejemplo, si quiero hacer referencia a una variaable multiplicada por dos verás: mi_variable * 2. A veces bloques de texto tendrán el mismo, lo que indicará que son bloques de código, Por ejemplo:

# Sumar dos variables
a <- 2
b <- 3

a + b

Finalmente, a veces usaremos funciones de R que pertenecen a algún paquete. Cuando sea posible, especificaré de dónde viene la función usando el namespace diciendo paquete::función(). Esto sería el equivalente a decir apellido::nombre, donde el paquete contiene muchas funciones de la misma manera en que un apellido (o familia) puede contener a varias personas.

Temas

En esta sección verás los temas que cubriré en la primera sección. Muy probablemente agregue más mientras se desarrolle el blog. Los temas para los cuales existe un post se verán en azul, y tendrán un enlace al post. Si un tema no está disponible, puedes ofrecer una contribución!

Introducción a la programación en R

  • R y RStudio para Data Science
  • Guardando valores: variables, vectores, matrices, listas y tablas de datos
  • Sequencas de control: Ciclos y condicionales
  • Mensajes de error
  • Estadística paramétrica en R
  • Manejo de datos con tidyr y dplyr
  • Visualización con ggplot2
  • Colaborando con Git y GitHub

Programación aplicada

  • Modelación numérica con deSolve
  • rmarkdown avanzado
  • Aplicaicones web con shiny
  • Crea tus paquetes con devtools y testthat
  • Análisis espaciales en R
  • Manejo de paquetes con packrat
  • Computación paralela
  • BIG data en R
  • R desde la línea de comando

Asignación de valores Atributos En el post anterior hablamos sobre R y RStudio, con una introducción a los scripts y documentos de rmarkdown y el uso de proyectos de RStudio para mantener nuestro código ordenado. En este post nos adentraremos más en el uso de R. En concreto, aprenderemos como almacenar valores y datos en objetos en R. Asignación de valores En la sección de scripts del post anterior habíamos almacenado valores en una variable llamada num.

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El ambiente de trabajo en RStudio Investigación reproducible Proyectos de RStudio Distribución de código Scripts Documentos de rmarkdown Paquetes en R: base, stats y otros más Conclusiones Este es el primer post de ERRE. Antes de comenzar a escribir código, creo que es necesario establecer bases sólidas que nos permitan aprovechar R al máximo. En este post hablaremos sobre las generalidades de R y RStudio y las ventajas de trabajar en este ambiente.

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