Curso: Informes y análisis reproducibles con R y Rmarkdown Plazo límite de inscripción hasta el miércoles 27 de octubre  

Fecha: 3, 5, 8, 10 y 12 de Noviembre

Nº de Horas: 16 horas

Horario: 16:00-19:00h.

Matrícula: 130 euros.

PRESENTACIÓN:

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 el alumnado aprenderá los pasos necesarios para generar análisis reproducibles y reutilizables, así como la generación de informes dinámicos en formato word, pdf o html.

OBJETIVOS: 

• Familiarizarse con el concepto de ciencia reproducible, su utilidad y las herramientas para su aplicación en R.
• Conocer los fundamentos del control de versiones (Git y Github), y su aplicación en proyectos de análisis de datos con R y Rstudio.
• 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, actualizar y compartir documentos que integren texto, resultados de análisis en R y referencias bibliográficas.
• Familiarizarse con buenas prácticas en el desarrollo de código. Aprender a desarrollar paquetes de R y compartirlos.

DOCENTE: 

David García Callejas, Doctor en Ecología e investigador en la Universidad de Cádiz y la Estación Biológica de Doñana (EBD-CSIC).

PROGRAMA:

• 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.
  
  
• Manejo de datos eficiente y reproducible. Tipos de datos en R. Importación desde Excel. Buenas prácticas en el manejo y análisis de datos.
• Proyectos con Rstudio y Github. Cómo organizar un proyecto de trabajo en Rstudio. Primeros pasos con Git y Github como sistema de control de versiones.
  
  
• Análisis reproducibles 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. Transparencias.
  
  
• Desarrollo de paquetes con R y Rmarkdown. Hacia un código totalmente reproducible y compartible: creación y documentación de paquetes de R. Compartir a través de Github y CRAN.

DESARROLLO:

El curso se articula en cinco jornadas. Los alumnos trabajarán sobre casos prácticos, con la posibilidad de trabajar en sus propios datos o proyectos siendo el desarrollo del curso principalmente práctico.

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