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Temario del curso

Escritura de código R más limpio y reutilizable

  • Revisión de los factores que hacen que el código R sea escalable, legible y mantenible
  • Creación de funciones reutilizables con entradas, salidas y valores predeterminados claros
  • 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 de tidyverse
  • Trabajo con resúmenes agrupados, uniones y reestructuración de datos
  • Estructuración de pasos de preparación de datos para análisis repetibles

Programación funcional para tareas repetitivas

  • Uso de herramientas de iteración como alternativa a bucles repetitivos
  • Aplicación de flujos de trabajo tipo map con purrr
  • Manejo más seguro de errores y valores faltantes en tareas repetitivas

Depuración y mejora del rendimiento

  • Identificación y corrección de errores comunes en scripts y funciones
  • Uso de técnicas prácticas de depuración en R y RStudio
  • Realización de pruebas de rendimiento para código lento y aplicación de mejoras dirigidas

Generación de informes reproducibles y comunicación

  • Creación de informes reproducibles con R Markdown
  • Mejora de la salida visual con ggplot2 para una comunicación más clara
  • Preparación de resultados de análisis para compartir con partes interesadas empresariales o de investigación

Taller aplicado y siguientes pasos

  • Combinación de funciones, flujos de trabajo de datos, depuración y generación de informes en un ejercicio práctico
  • Revisión de técnicas clave y patrones comunes para el trabajo diario con R
  • Identificación de los siguientes pasos para continuar mejorando en la programación con R

Requerimientos

  • Conocimiento sólido de la sintaxis central de R, tipos de datos, vectores y marcos de datos (data frames)
  • Experiencia en la escritura de scripts en R y en el uso de RStudio
  • Experiencia intermedia en programación con R, incluida la manipulación básica de datos y la creación de gráficos

Público objetivo

  • Analistas de datos que deseen escribir código R más eficiente, reutilizable y mantenible
  • Científicos de datos que necesiten flujos de trabajo más sólidos para el análisis, la generación de informes y la colaboración
  • Investigadores y profesionales técnicos que utilicen R para tareas prácticas de análisis de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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