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
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
Reseñas (1)
The flexible and friendly style. Learning exactly what was useful and relevant for me.
Jenny
Curso - Advanced R
Traducción Automática