Bienvenidos al curso de R (nociones básicas!)
Sílabo del curso: sílabo
Fecha: 26 Abr. 2021 - 07 May. 2021
Hora: 3 pm - 5 pm
Lugar: https://minsa-gob-pe.zoom.us/j/81733231825, código: (por correo)
Nuestros principales objetivos son los siguientes:
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Utilizar R para ejemplos reproducibles.
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Utlizar R para resolver y entender problemas de epidemiología.
Descripción del desarrollo del curso:
El curso se desarrollará aplicando las siguientes estrategias:
Sesiones teóricas: Se realizarán en sesiones únicas que permitirán introducir a los participantes en el tema
Sesiones prácticas: Se realizarán ejercicios en pequeños grupos con un tutor asignado
Al final del curso, se tomará un examen en la sesión final del curso.
Modo de calificación
El sistema de calificación es el siguiente:
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Tareas: 40%
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Examen final: 60%
Nota final = Tareas + Examen final. La nota mínima aprobatoria es de 13, y el certificado sólo se entregará a los participantes que hayan atendido por lo menos a 80% de las clases, y que haya aprobado el curso según los criterios de evaluación.
Para las tareas, cada sesión del día tendrá una tarea que debe ser enviada hasta las 09.00am del día siguiente al correo del tutor asignado.
Organización
Coordinador del Curso: Gabriela Soto (Unidad de Investigación Epidemiológica y Evaluación de Intervenciones Sanitarias CDC-MINSA)
Docentes tutores
- Jenny Chirinos
- Luis Ledesma
- Kevin Martel
- Pierre Velasquez
- Gabriela Soto
Contribuyentes al desarrollo del curso
- Diana Cáceres
- Andree Valle
Duración del curso
- 2 semanas (26 de Abril al 07 de Mayo del 2021)
- 10 sesiones, Lunes a Viernes de 15:00 a 17:00 hrs.
Modalidad: Virtual, vía Zoom - CDC
Descargue el sílabo del curso: sílabo
En la siguiente página web, se colgarán materiales del curso, como scripts de R o diapositivas que generen los instructores durante las clases.
El material del curso se encuentra basado en la siguiente referencia de Software Carpentry
Cheatsheets/Hojas de Truco
Día 1: Instrucciones Generales
En el desarrollo del siguiente curso, se requiere descargar R (escoger cualquier mirror) y un IDE o editor de texto como RStudio. Como manual de instalación, se puede consultar el siguiente recurso.
Vídeo sobre como instalar R: https://youtu.be/D9Bp11iZssc
Día 2: Introducción a R
Día 3: Gestión de proyectos y estructuras de datos
Día 4: Manipulación de datos con dplyr - Parte 1
Día 5: Manipulación de datos con dplyr - Parte 2
Día 6: Manipulación de datos con dplyr - Parte 3
[Clase]
Día 7: Creando gráficas con ggplot2 - Parte 1
[Clase]
Día 8: Creando gráficas con ggplot2 - Parte 2
[Clase]
Día 9: Taller Práctico
Materiales de Consulta
Referencias Generales
- Temario y material de referencia de Software Carpentry: https://swcarpentry.github.io/r-novice-gapminder-es/reference
- Libro de referencia online en español: https://r4ds-en-espaniol.netlify.app/
- RStudio primers: https://rstudio.cloud/learn/primers
- Referencia paquetes tidyverse: https://www.tidyverse.org/
- Cheatsheet (hojas de truco): https://rstudio.com/resources/cheatsheets/
- Material introductorio del RECON learn: https://www.reconlearn.org/post/practical-intror.html
Referencias dplyr
- Referencias del paquete: https://dplyr.tidyverse.org/
Referencia ggplot2
- Referencias del paquete: https://ggplot2.tidyverse.org/reference/
- Mireia Ramos-Rodríguez. Improve your plots with ggplot2. R-Ladies Barcelona Workshop. 2019-10-16. Adaptado al español y modificado por Andree Valle Campos https://avallecam.github.io/workshop_ggplot2/presentation_ggplot2.html#1
Otros paquetes
- Referencias del paquete: https://lubridate.tidyverse.org/