Una introducción a R para los no programadores que usan los datos Gapminder.
Por favor consulta https://datacarpentry.org/r-intro-geospatial para obtener una versión
de este material,
la documentación de la plantilla de la lección
para obtener instrucciones sobre formateo, construcción y envío de material,
o ejecuta make en este directorio para obtener una lista de comandos útiles.
El objetivo de esta lección es revisar las mejores prácticas para usar R en el análisis de datos. Esta lección es una modificación de Software Carpentry: Programación con R, y forma parte del Currículo Geoespacial de Data Carpentry. El cual, introduce las habilidades R necesarias en la Introducción a la lección de datos Geoespaciales de ráster y vector.
R se usa comúnmente en muchas disciplinas científicas para el análisis estadístico y el conjunto de paquetes de terceros. Estos materiales están diseñados para proporcionar a los asistentes una introducción concisa en los fundamentos de R, e introducir las mejores prácticas para la computación científica: desglosar los análisis en unidades modulares, automatización de tareas y encapsulación, antes de comenzar a trabajar con datos geoespaciales.
Nota que este taller se centra en los fundamentos del lenguaje de programación en R, y no en el análisis estadístico.
La lección contiene material que se puede enseñar en aproximadamente 4 horas. La página de notas del instructor tiene algunos planes de lecciones sugeridas adecuadas para un taller de uno o medio día.
- Leah Wasser
- Joseph Stachelek
- Tyson Swetnam
- Lauren O'Brien
- Janani Selvaraj
- Lachlan Deer
- Chris Prener
- Juan Fung