Fundamentos de R (Fundamentos de R + Ejercicios resueltos y comentados + Archivos de datos)
Fundamentos de R
Sobre el Libro
Trabajar en ciencia de datos con R (o cualquier otro lenguaje) requiere dominar dos aspectos: las herramientas estadísticas y las de programación. En el ámbito de R encontramos que, si bien el primer aspecto está generosamente cubierto por cientos de manuales, el segundo apenas se trata más allá de los clásicos (y breves) R basics con que suelen comenzar esos mismos manuales. Con frecuencia, el resultado es que los usuarios están limitados por su conocimiento de R, y sujetos a un retro-aprendizaje (aprender lo que ya están usando) muy poco eficiente: muchas veces basado en ensayo y error, generalmente lento y con abundantes lagunas.
En este contexto, tras varios años impartiendo una asignatura sobre R, tuve la necesidad de escribir para mis alumnos unas breves notas sobre los Fundamentos de R que sirvieran de guía y mapa mental de la materia aunque, con el tiempo, dejaron de ser breves para ser exhaustivas y detalladas. El manual, por tanto, trata sólo de R y no de análisis estadísticos (eso ya lo estudian en el resto de asignaturas, o cualquiera puede encontrarlo en los muchos manuales existentes).
Paralelamente a los ejercicios propuestos en el manual tenemos, construidos con el mismo afán docente, las soluciones a los ejercicios (Ejercicios resueltos y comentados, descargable gratuitamente junto con los archivos utilizados), que suelen ir más allá del código y proporcionan además explicaciones, alternativas, comparaciones, errores comunes (cometidos y reparados), ejercicios adicionales...
Ello hace que, en conjunto, ambos manuales puedan ser utilizados para el aprendizaje autónomo. Además, los cientos de enlaces en el documento ayudan a conocer, más allá de R, el ecosistema de R, su mundo y sus gentes.
Sobre el Autor
Paquetes
Fundamentos de R + Ejercicios resueltos y comentados + Archivos de datos
Para una lectura y práctica completas, se incluyen el manual Fundamentos de R, la solución a los ejercicios propuestos en el manual y, por último, el conjunto de archivos para seguir el texto y los ejercicios.
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Fundamentos de R
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Índice
Antes de empezar. . .
PARTE I: Primeros pasos
1 R: Características, historia y recursos
1.1 Qué es R
1.2 Para entender el presente, algo de historia
1.3 Recursos
1.4 Instalar R y RStudio
1.5 Comenzar a usar R
2 Una primera inmersión
2.1 Acceso a R y primeras tareas
2.2 Algunos objetos de R: vectores y funciones
2.3 Más sobre vectores
2.4 Lectura y escritura de archivos
2.5 Paquetes
2.6 La ayuda
2.7 Salir de R
PARTE II: Fundamentos
3 Control del entorno y objetos (I)
3.1 Localización
3.2 El espacio de trabajo o entorno global
3.3 Objetos y sus características
3.4 Funciones genéricas
3.5 Operadores
3.6 Avisos y errores
3.7 Más control
4 Vectores
4.1 Creación de vectores
4.2 Acceso e índices
4.3 Unión de vectores
4.4 Condicionales implícitos
4.5 Creación de secuencias
4.6 Objetos atómicos y coerción
4.7 Reciclado
5 Vectores para información numérica
5.1 Vectores enteros
5.2 Vectores reales
5.3 Vectores complejos
5.4 Operaciones con vectores numéricos
5.5 Tratamiento de los decimales
5.6 Avanzado: Codif. binaria, hexadecimal y octal
5.7 Avanzado: Precisión numérica
6 Vectores lógicos
6.1 Condicionales implícitos
6.2 Operadores lógicos
6.3 El trabajo con vectores lógicos
7 Programación (I): generalidades
7.1 Programas: entradas, salidas y algoritmo
7.2 Funciones y control de flujo
7.3 Algunos ejemplos (simples) de programación
8 Vectores alfanuméricos
8.1 Construcción y propiedades
8.2 Concatenación de información alfanumérica
8.3 Salidas alfanuméricas
8.4 Mensajes, avisos y errores
8.5 Manipulación de variables alfanuméricas: técnicas básicas
8.6 Avanzado: Expresiones regulares
8.7 Avanzado: Convertir texto en código
8.8 Más sobre cadenas y expresiones regulares
9 Matrices y arrays
9.1 Matrices
9.2 Arrays
9.3 Atributos de matrices y arrays
9.4 Operaciones con matrices
10 Factores
10.1 Un primer acercamiento a los factores
10.2 Detalles de la construcción de factores
10.3 Factores ordenados
10.4 Trabajar con factores
10.5 Avanzado: los factores en profundidad
11 Listas
11.1 Creación de listas
11.2 El acceso a las listas
11.3 Aplicaciones de las listas
11.4 Dividir y unir listas
11.5 Avanzado: Listas especiales
11.6 Más sobre listas
12 Data frames
12.1 Datos estructurados
12.2 Construcción y propiedades básicas
12.3 Detalles de la construcción de data frames
12.4 Manipulación de data frames: Acceso y selección
12.5 Manipulación de data frames: Añadir y combinar datos
12.6 Manipulación de data frames: formatos ancho y largo
12.7 Detalles del acceso, names y length y más
12.8 Avanzado: el paquete dplyr
13 Información especial
13.1 Valores especiales
13.2 Información temporal
14 Entrada y salida de información
14.1 Entrada y salida por consola
14.2 Formatos de archivos de datos
14.3 El formato nativo de R
14.4 Archivos de texto
14.5 Hojas de cálculo
14.6 Datos de programas estadísticos
14.7 Lectura de la web
14.8 El paquete rio
15 Programación (II): Estructuras de control
15.1 Ejecución condicional
15.2 Ejecución mediante bucles
15.3 Sentencias de control
15.4 La eficiencia de los bucles en R
15.5 Particularidades de las estructuras de control
16 Programación (III): Funciones
16.1 Por qué usar funciones
16.2 Creación y propiedades básicas
16.3 Cuerpo de una función
16.4 Argumentos
16.5 Entorno de una función
16.6 Externalizar funciones
16.7 Tipos de funciones
16.8 Avanzado: Algunos conceptos de programación funcional
17 Manipulación de objetos
17.1 Creación y eliminación
17.2 Visualización
17.3 Ordenación
17.4 Atributos
17.5 Las familias de funciones is.xxx() y as.xxx()
17.6 Comparación
17.7 Unión
17.8 Selección
17.9 División
17.10 Manipulaciones recursivas
18 Paquetes
18.1 La importancia de los paquetes en R
18.2 Un vistazo rápido
18.3 Tipos de paquetes en R
18.4 Localización e información
18.5 Descarga e instalación
18.6 Carga de paquetes y uso de sus funciones
18.7 Documentación y ayuda
18.8 Funciones para tratar con paquetes
18.9 Avanzado: Contenido de un paquete
18.10 Avanzado: Construcción de paquetes
19 Gráficos
19.1 Qué es un gráfico
19.2 La estructura de un gráfico
19.3 El paquete grDevices
19.4 El paquete graphics
19.5 La función par()
19.6 Otros paquetes gráficos
19.7 Avanzado: Gráficos paso a paso, 1
19.8 Avanzado: Gráficos paso a paso, 2
20 Control del entorno y objetos (II)
20.1 Inicio y configuración de R
20.2 Información del sistema
20.3 Gestión de directorios y archivos
20.4 Proyectos (Projects)
20.5 Tuberías (pipes)
20.6 Eficiencia
20.7 Tipo, clase y modo: confusiones y aclaraciones
21 Programación orientada a objetos
21.1 La programación orientada a objetos
21.2 El sistema S3
21.3 Construcción de funciones genéricas
21.4 Mecanismos de herencia y el método default
21.5 Conocer los objetos implicados en la OOP
21.6 Otros sistemas de OOP
PARTE III: Aplicaciones
22 Análisis estadístico con R
22.1 El proceso del análisis estadístico
22.2 Algunos análisis descriptivos e inferenciales
22.3 Fórmulas
22.4 Extraer y reutilizar información de la salida
23 Probabilidad y muestreo
23.1 Distribuciones de probabilidad
23.2 Muestreo
23.3 Simulación
24 Desde aquí. . .
24.1 La primera decisión
24.2 Capas superiores: el tidyverse
24.3 Control de versiones: git
24.4 Documentos con R Markdown
24.5 Shiny
APÉNDICES
A Instalación e interfaces
A.1 Instalar R y RStudio
A.2 Actualizar R y los paquetes instalados
A.3 Las interfaces de R y RStudio
B Recomendaciones al escribir código
B.1 Espacios, sangrados y saltos de línea
B.1 Nombrar
B.1 Organización
B.4 Fuentes y conclusión
C El diseño del archivo de datos
C.1 El orden natural de las cosas
C.2 Lo más importante: el diseño
C.3 Especificación detallada de las variables
C.4 Plantillas para introducir los datos
C.5 Algunas reglas de nomenclatura y organización
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