Del martes 18 oct al 03 nov 2022 jueves

Análisis reproducibles y generación de informes con R y Rmarkdown

Cursos
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Online a través de plataforma virtual (en directo) 
18, 20, 25, 27 de octubre y 3 de noviembre
100 €

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Curso Análisis reproducibles y generación de informes con R y  Rmarkdown

Fechas: 18, 20, 25, 27 de octubre y 3 de noviembre de 2022

Horas: 12 horas

Horario: desde las 16:30h a 19:00h (menos una sesión que será de 2 horas)

Matrícula:100 euros.

PRESENTACIÓN

Cada análisis que realizas con un conjunto de datos deberás rehacerlo de 10-15 veces antes de publicarlo” (Trevor Branch). Y es que seguramente te ha pasado más de una vez que debas corregir una base de datos debido a una errata, agregar datos nuevos, revisar los análisis por recomendación de un revisor o porque te ha surgido una duda, porque deseas corregirlo o reutilizarlo para nuevos datos, rehacer figuras y tablas para que sean más legibles, colaborar con colegas en el proceso de análisis, compartir o publicar tu metodología, etc..

Pues, realizar alguno de estos pasos mediante copy & paste del software estadístico al editor de texto, pero esto además de tedioso, puede ser muy peligroso. ¡Por eso es tan importante crear informes dinámicos y reproducibles con R Markdown!

R Markdown es un marco para la creación de proyectos de Ciencia de Datos, nos permite crear documentos que unen texto narrativo junto con el código R y los resultados del análisis que se genera cuando se ejecuta dicho código. Estos documentos son dinámicos porque siempre que necesitemos cambiar el código o los datos, simplemente podemos actualizar el archivo R Markdown, compilarlo y el documento completo se actualizará automáticamente. Y son reproducibles porque a partir del documento y los datos originales, se pueden repetir exactamente todos los pasos realizados.

RMarkdown además exporta tu documento a cualquier tipo de formato, como archivos html, PDF, documentos word, presentaciones, tableros de mando, libros, páginas web, aplicaciones web, y mucho más. Las posibilidades de crear informes elegantes y personalizados son increíbles.

R Markdown transformará profundamente tu trabajo. Con este curso aprenderás a crear un registro dinámico y reproducible de tu trabajo, fácil de modificar, revisar o compartir en el futuro, y que puedes exportar al formato que desees. Esta herramienta te ayudará a evitar errores típicos del copy & paste y te permitirá registrar adecuadamente tus análisis de datos de principio a fin.

 OBJETIVOS

  •  Crear tu primer informe con RMarkdown, incluir texto y darle el formato deseado.
  • Insertar código R en fragmentos ejecutables (chunks) y en línea.
  • Personalizar el estilo y apariencia del informe.
  • Exportar tu documento R Markdown a PDF, HTML, MS Word, presentaciones y tableros de mando.
  • Aprender a crear informes en lote de manera automática modificando parámetros de entrada.

    Al finalizar este curso serás capaz de crear un documento R Markdown, compilarlo en distintos formatos (PDF, HTML o MS Word), ejecutar fragmentos de código, escribir texto, darle formato, y personalizar el estilo del informe.

DOCENTES

Rosana Ferrero. Doctora en Ingeniería, Máster en Estadística Aplicada. Directora académica en Máxima Formación S.L.

PROGRAMA 

  1.  TEXTO. Crear tu primer informe con RMarkdown, incluir texto y darle el formato deseado. Conocer el concepto y la importancia de la investigación reproducible. Conocer los componentes de un documento R Markdown. Incluir texto y controlar su formato para narrar la historia de tus datos. Aprender a seleccionar el formato de texto (negritas, cursiva), a generar elementos como tablas de contenidos, fórmulas, listas, incluir enlaces, saltos de página, citas y referencias bibliograficas, figuras y tablas externas, etc..

  2. CÓDIGO. Insertar código R en fragmentos ejecutables (chunks) y en línea. Cuando compiles el documento se ejecutará el código y el resultado se observará en el informe final compilado. Puedes indicar qué deseas mostrar en el informe final y cómo. Aprende a utilizar las opciones de configuración para chunks, incluir y gestionar figuras y tablas de datos, a referenciarlas, crear subtítulos, cambiar de tamaño y tipo de figuras, etc..

  3. METADATOS. Personalizar el estilo y apariencia del informe. Aprende a utilizar plantillas predefinidas y/o a editar los metadatos del encabezado (YAML) para obtener un informe elegante y personalizado.

  4. FORMATO. Exportar tu documento R Markdown a PDF, HTML, MS Word, presentaciones y tableros de mando. Aprender a generar diferentes informes con el mismo documento de origen R Markdown. Conocer las extensiones a otros formatos de R Markdown (libros, blogs, páginas webs, paquetes, aplicaciones o posters).

  5. PARÁMETROS. Aprender a crear informes en lote de manera automática modificando parámetros de entrada. Reutilizar tu informe en escenarios similares (distintas ubicaciones geográficas o períodos de tiempo, diferentes departamentos o empresas, etc.).

 Utilizaremos bases de datos reales junto con la herramienta tidyverse para la manipulación y visualización de datos, y crearemos informes elegantes y personalizados con R Markdown. También aprenderás a depurar y solucionar errores comunes de R Markdown.

Ten en cuenta que este curso pretende ser una guía en lugar de una documentación completa de todos los temas relacionados con R Markdown. 

 

DESARROLLO

Sesión 1: TEXTO. Crea tu primer informe con RMarkdown, incluir texto y el darle formato deseado.

Sesión 2: CÓDIGO. Inserta código R en fragmentos ejecutables (chunks) y en línea.

Sesión 3: METADATOS. Personaliza el estilo y apariencia del informe.

Sesión 4: FORMATO. Exportar tu documento R Markdown a PDF, HTML, MS Word, presentaciones y tableros de mando.

Sesión 5: PARÁMETROS. Aprende a crear informes en lote de manera automática modificando parámetros de entrada.

DESTINATARIOS (requisitos mínimos)

Alumnos con un conocimiento básico de R, RStudio y tidyverse que deseen integrar análisis y visualización de datos en informes dinámicos y reproducibles.

NECESIDADESsoftware, licencias, paquetes
Necesitas conocimientos básicos de R, RStudio y tidyverse y b
uena conexión a Internet

 

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