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Temario del curso
Escribiendo código R más limpio y reutilizable
- Repasando qué hace que el código R sea escalable, legible y mantenible.
- Creando funciones reutilizables con entradas, salidas y valores predeterminados claros.
- Reduciendo la repetición mediante un mejor diseño de funciones y organización de scripts.
Flujos de trabajo prácticos de transformación de datos
- Construyendo pipelines de análisis claros con herramientas tidyverse.
- Trabajando con resúmenes agrupados, uniones y reorganización de datos.
- Estructurando pasos de preparación de datos para un análisis repetible.
Programación funcional para tareas repetidas
- Usando herramientas de iteración como alternativa a bucles repetitivos.
- Aplicando flujos de trabajo estilo map con purrr.
- Manejando errores y valores faltantes con mayor seguridad en tareas repetitivas.
Depuración y mejora del rendimiento
- Encontrando y corrigiendo errores comunes de codificación en scripts y funciones.
- Utilizando técnicas prácticas de depuración en R y RStudio.
- Evaluando el código lento y haciendo mejoras específicas de rendimiento.
Informes reproducibles y comunicación
- Creando informes reproducibles con R Markdown.
- Puliendo la salida visual con ggplot2 para una comunicación más clara.
- Preparando los resultados del análisis para compartirlos con partes interesadas comerciales o de investigación.
Taller aplicado y próximos pasos
- Combinando funciones, flujos de trabajo de datos, depuración e informes en un ejercicio práctico.
- Repasando técnicas clave y patrones comunes para el trabajo diario con R.
- Identificando los próximos pasos para continuar mejorando en la programación con R.
Requerimientos
- Sólido entendimiento de la sintaxis central de R, tipos de datos, vectores y data frames.
- Experiencia escribiendo scripts en R y trabajando con RStudio.
- Experiencia intermedia con programación en R, incluyendo manipulación básica de datos y gráficos.
Audiencia
- Análisis de datos que quieren 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 trabajo práctico con 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
