Análisis de datos con R
De tu primer script a informes reproducibles: el camino completo para analizar datos con R.
R · Quarto
R es el lenguaje estándar del análisis de datos en las ciencias sociales, la salud y la economía. El itinerario empieza por lo que todo lo demás da por sabido —importar, limpiar, transformar y graficar—, sigue con una especialización según el tipo de datos con el que trabajas y termina donde termina toda investigación: un informe que cualquiera puede reproducir.
Competencias
- 1Programar análisis reproducibles en R con el tidyverse, de los datos crudos al gráfico.
- 2Aplicar técnicas especializadas —multivariadas, espaciales o de redes— según la pregunta de investigación.
- 3Comunicar resultados en informes, presentaciones y sitios generados desde el mismo código.
El itinerario
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Fundamentos
R y RStudio desde cero: estructuras de datos, importar y limpiar, transformar con dplyr y graficar con ggplot2.
Programación para el análisis de datos con R
Realiza un análisis exploratorio de datos con R.
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Especialización
Elige uno o másElige según tus datos: muchas variables y encuestas (multivariado), territorio (espacial) o relaciones entre actores (redes).
Análisis de redes con R pide también Análisis de redes con Gephi.
Análisis multivariado con R
Reducir y clasificar información multivariada con R, e interpretar factores y tipologías en términos sustantivos.
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Análisis espacial con R
Analizar datos espaciales con R: medir dependencia espacial, detectar conglomerados y producir mapas reproducibles.
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Análisis de redes con R
Modelar y comparar redes con R, más allá de la descripción visual.
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Comunicar resultados
Informes, presentaciones y sitios con Quarto, generados desde el mismo código del análisis.
QuartoIntermedioInformes reproducibles con Quarto
Escribir informes, artículos y presentaciones donde el texto, el análisis y las figuras se actualizan juntos.
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