Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Escritura de 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, salidas y valores predeterminados claros.
- Reducción de repeticiones 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 paquete tidyverse.
- Trabajo con resúmenes grupales, uniones (joins) y transformación de datos.
- Estructuración de pasos de preparación de datos para un análisis repetible.
Programación Funcional para Tareas Repetidas
- Uso de herramientas de iteración como alternativa a los bucles repetitivos.
- Aplicación de flujos de trabajo tipo map con purrr.
- Gestión de errores y valores faltantes de manera más segura en tareas repetidas.
Depuración y Mejora del Rendimiento
- Detección y corrección de errores comunes de codificación en scripts y funciones.
- Uso de técnicas prácticas de depuración en R y RStudio.
- Benchmarking de código lento y realización de mejoras específicas de 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 compartirlos con interesados 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 próximos pasos para la mejora continua en programación con R.
Requerimientos
- Sólido conocimiento de la sintaxis básica de R, tipos de datos, vectores y data frames.
- 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 tareas prácticas 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
