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Temario del curso
Escribiendo Código R Más Limpio y Reutilizable
- Revisión de lo que hace que el código R sea escalable, legible y mantenible.
- Creación de funciones reutilizables con entradas claras, salidas definidas y valores predeterminados.
- Reducción de la repetición mediante un mejor diseño de funciones y organización de scripts.
Flujos de Trabajo Prácticos de Transformación de Datos
- Construcción de pipelines de análisis claros con herramientas del ecosistema tidyverse.
- Trabajo con resúmenes agrupados, uniones (joins) y reestructuración de datos.
- Estructuración de los pasos de preparación de datos para un análisis repetible.
Programación Funcional para Tareas Repetitivas
- Uso de herramientas de iteración como alternativa a los bucles repetitivos.
- Aplicación de flujos de trabajo tipo map con purrr.
- Gestión más segura de errores y valores faltantes en tareas repetidas.
Depuración y Mejora del Rendimiento
- Identificación y corrección de errores de codificación comunes en scripts y funciones.
- Uso de técnicas prácticas de depuración en R y RStudio.
- Marcado de rendimiento de código lento y aplicación de mejoras específicas al rendimiento.
Informes Reproducibles y Comunicación
- Creación de informes reproducibles con R Markdown.
- Perfeccionamiento de la salida visual con ggplot2 para una comunicación más clara.
- Preparación de los resultados del análisis para compartir con partes interesadas comerciales o de investigación.
Taller Aplicado y Próximos Pasos
- Combinación de funciones, flujos de trabajo de datos, depuración e informes en un ejercicio práctico.
- Revisión de técnicas clave y patrones comunes para el trabajo diario con R.
- Identificación de los próximos pasos para la mejora continua en programación R.
Requerimientos
- Sólida comprensión de la sintaxis central de R, tipos de datos, vectores y marcos de datos.
- Experiencia escribiendo scripts en R y trabajando en RStudio.
- Experiencia intermedia en programación con R, incluyendo manipulación básica de datos y gráficos.
Público Objetivo
- Analistas de datos que desean escribir código R más eficiente, reutilizable y mantenible.
- Científicos de datos que necesitan flujos de trabajo más sólidos para análisis, informes y colaboración.
- Investigadores y profesionales técnicos que utilizan R para el manejo práctico de datos.
14 Horas
Reseñas (1)
The flexible and friendly style. Learning exactly what was useful and relevant for me.
Jenny
Curso - Advanced R
Traducción Automática
