Estos son algunos de los abjetivos de este curso: Aprender más sobre la estructura interna de las funciones del lenguaje R, a colaborar y compartir código con otras personas mediante paquetes de R y repositorios GitHub, presentar los resultados del análisis utilizando R Markdown, para generar reportes HTML o PDF
Utilizar estos conocimientos en casos de aplicación específicos: Shiny apps y manejo de expresiones regulares
1. Funcionando
Funciones de R, conceptos básicos, funciones autodefinidas, tipos de funciones, los tres puntos, código
interno, ambientes, sistemas de condiciones, debugging, optimización, guía de estilo.
2. Colaborando
Paquetes: preparativos, repositorios, estructura, creación, archivos de código, instalación,
documentación, dependencias, chequeos, licencia de uso, testing, archivo README, viñetas, badges,
logos, página web del paquete, compartir en un repositorio.
GitHub: introducción, qué es Git, qué es GitHub, preparativos, crear un repositorio, trabajar en el
repositorio, grabar una versión, revertir cambios, sincronizar con GitHub, colaborar con otras personas,
branches, conflictos, issues de GitHub.
3. Presentando
R Markdown: introducción, primeros pasos, encabezado, texto, código, tablas, exportar, reportes
parametrizados, gráficos dinámicos, Bookdown, Blogdown.
LaTeX: introducción, instalación de LaTeX, primeros pasos, encabezado, tablas, ecuaciones,
presentación de diapositivas.
4. Aplicando
Shiny: introducción, interfaz, servidor, ejecución, armado de una app, detalles en HTML, publicar en la
web, apps recomendables.
Mapas: introducción, proyecciones geográficas, datos de tipo vector, datos de tipo raster, formatos de
archivos, combinación de datos vector y raster, guardar mapas, paquete tmap, mapas animados e
interactivos, paquete leaflet, ajuste de modelos espaciales.
Expresiones Regulares: edición y manipulación de textos en R, paquete stringr, nubes de palabras.
