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Temario del curso

Escribiendo Código en R Más Limpio y Reutilizable

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

Programación Funcional para Tareas Repetidas

  • 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 repetidas

Depuración y Mejora del Rendimiento

  • Identificación y corrección de errores comunes de codificación en scripts y funciones
  • Uso de técnicas prácticas de depuración en R y RStudio
  • Evaluación del rendimiento de código lento y realización de mejoras específicas

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 resultados del análisis para compartir con partes interesadas 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 R

Requerimientos

  • Sólido entendimiento de la sintaxis principal de R, tipos de datos, vectores y marcos de datos
  • Experiencia escribiendo scripts en R y trabajando en RStudio
  • Experiencia intermedia en programación con R, incluyendo manipulación básica de datos y gráficos

Audiencia

  • Analistas de datos que desean escribir código en R más eficiente, reutilizable y mantenible
  • Científicos de datos que necesitan flujos de trabajo más robustos para análisis, informes y colaboración
  • Investigadores y profesionales técnicos que utilizan R para trabajo práctico con datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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