imende01/curso-uam-r

Repositorio de la asignatura Fundamentos Lenguajes del Máster Big Data de la UAM

Fundamentos lenguajes: R

1. Introducción a R [slides]

   • IDE RStudio
   • Tipos de datos básicos y sus operadores en R Base:
     • Vectores.
     • Arrays y matrices.
     • Listas.
     • Factores.
     • Dataframes (clase data.frame).
   • Introducción a RMarkdown

2. 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
   • Sentencia group_by
   • Operaciones agrupadas
   • Operaciones en múltiples columnas
   • dplyr avanzado
     • Joins
     • Operaciones de conjuntos
     • Añadir filas y/o columnas

3. 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_histogram)

4. Transformar data.frames con tidyr [slides]

   • Transformar entre formatos ancho y largo (pivot_wider y pivot_longer)
   • Separar o unir columnas (separate y unite)

5. Lectura de datos con readr y readxl [slides]

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

6. ggplot2 avanzado [slides]

   • Facetas (facet_wrap, facet_grid)
   • Ejes
   • Estilos

7. Tipos de datos avanzados

   • Cadenas de texto (stringr) [slides]
   • Factores (forcats) [slides]
   • Fechas (lubridate) [slides]

8. Programación funcional con purrr [slides]

Enlaces:

• Mastering the Tidyverse
• Tidyverse
• R for Data Science
• Data Challenge Lab
• Teach hard way
• Teach tidyverse
• LearningR workshop