Este curso está pensado para personas que trabajan con datos meteorológicos y climáticos y realizan análisis aplicados a distintas áreas como agricultura, salud, economía. Tiene algo de experiencia utilizando R o algún otro lenguaje de programación pero buscan organizar mejor su trabajo para automatizar algunas tareas y generar resultados e informes para compartir. Aún así, este curso comienza con un mapa de RStudio y RMarkdown, herramientas que serán imprescindibles.
Proponemos trabajar con R de manera ordenada y reproducible. Por eso, utilizaremos un flujo de trabajo que le permita a quienes tomen este curso, aplicar buenas prácticas de programación, trabajar de manera colaborativa y presentar su trabajo en un documento único que incluya el análisis y los resultados.
En cada sección incluimos ejercicios y desafíos y junto con los ejemplos, usan algunos set de datos útiles para el problema que queremos resolver. Buscamos que estos datos sean realistas para que cualquier persona encuentre similaridades en sus propios datos y pueda aplicar lo aprendido a otras situaciones.
Asumimos que ya tenés R y RStudio instalados. Si no es así podés seguir estas instrucciones.
Este curso está desarrollado por Elio Campitelli y Paola Corrales.
Todos los materiales de este curso se encuentran bajo la licencia
Creative
Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
En muchos casos tomamos inspiración o nos basamos en los siguientes recursos:
R para Análisis Científicos Reproducibles de The Carpentries
R para Ciencia de Datos de Hadley Wickham
El código fuente de estos materiales y página web se encuentra acá.