Desarrollo de proyeto con R y RStudio
Este curso intensivo de 6 semanas está diseñado para equiparte con las habilidades esenciales para organizar y documentar tu código en RStudio, gestionar el control de versiones con GitHub, y controlar dependencias de manera eficiente. Aprenderás a utilizar repositorios como RStudio Package Manager para la creación de snapshots y aplicar la metodología CRISP-DM en tus proyectos de ciencia de datos. Imagina poder llevar tus análisis a nuevos niveles de precisión y eficiencia, con un flujo de trabajo impecable y profesional. ¡Es hora de transformar tu enfoque y convertirte en un maestro de la ciencia de datos!
⚠️ Prerrequisitos del Curso
Para poder desenvolverte en el curso sin problemas, es importante cumplir con los siguientes requisitos. Si tienes dudas, escríbenos o considera optar por alguno de nuestros cursos anteriores, como Fundamentos de R y RStudio o Visualización de datos con R.
- Conocimientos sólidos sobre el uso de RStudio.
- Conocimientos básicos de lectura y manipulación de datos con dplyr.
- Capacidad de filtrar datos y crear nuevas variables.
- Experiencia en la creación de reportes con rmarkdown o Quarto.
- Conocimientos básicos en la creación de gráficos en R.
En este curso, aprenderás a:
Semana 1: Organización y Documentación del Código en RStudio
Durante la primera semana, nos enfocaremos en la importancia de organizar y documentar correctamente el código en RStudio. Aprenderemos a crear proyectos en RStudio, estructurarlos de manera eficiente utilizando carpetas para datos, scripts, resultados y documentos, y documentar el código con comentarios y el paquete roxygen2. También crearemos archivos README para describir el propósito y la estructura de los proyectos.
Semana 2: Control de Versiones con GitHub
En la segunda semana, nos adentraremos en el control de versiones utilizando GitHub. Aprenderemos a configurar Git en RStudio, crear y clonar repositorios en GitHub, y utilizar comandos básicos de Git como commit, push, pull y branch. Practicaremos realizando commits y subiendo cambios a un repositorio remoto, asegurando un seguimiento preciso de las modificaciones en nuestros proyectos.
Semana 3: Control de Dependencias
Durante la tercera semana, aprenderemos a manejar dependencias en proyectos R. Utilizaremos herramientas como rvest para gestionar dependencias y exploraremos cómo crear y usar archivos DESCRIPTION y renv.lock para especificar y controlar las versiones de los paquetes necesarios para nuestros proyectos. Esto nos ayudará a garantizar la reproducibilidad y consistencia del entorno de trabajo.
Semana 4: Metodología CRISP-DM en Proyectos de Ciencia de Datos
Durante la cuarta semana, nos enfocaremos en aplicar la metodología CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) en proyectos de ciencia de datos. Aprenderemos sobre las fases de CRISP-DM: comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación y despliegue. Aplicaremos esta metodología en un mini-proyecto de ciencia de datos, integrando las herramientas y prácticas aprendidas a lo largo del curso.
Semana 5: GitHub Actions para Pruebas en Nuestro Código
En la quinta semana, aprenderemos a utilizar GitHub Actions para automatizar pruebas y otros flujos de trabajo en nuestros proyectos. Configuraremos GitHub Actions para ejecutar pruebas automáticamente cada vez que realicemos cambios en el código, asegurando que nuestro proyecto se mantenga estable y funcional. También exploraremos cómo integrar otras herramientas y servicios en nuestros flujos de trabajo automatizados.
Semana 6: Proyecto Final
En la última semana, los estudiantes aplicarán todo lo aprendido en un proyecto final. Deberán organizar y documentar el código en RStudio, gestionar el control de versiones con GitHub, controlar dependencias, y aplicar la metodología CRISP-DM en un proyecto de ciencia de datos. Los estudiantes desarrollarán un caso práctico donde implementarán un proceso de análisis de datos y documentarán todo el proceso utilizando la metodología CRISP-DM. Finalmente, presentarán sus proyectos, demostrando sus habilidades en organización, documentación, control de versiones y gestión de dependencias.
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- Inicio de lecciones: martes 25 de noviembre de 2025
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- Precio: $200 USD
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Conoce al instructor
Hola 👋🏼, soy Carlos Aguero. Ingeniero en sistemas de información y, desde 2016, me dedico a enseñar a personas de todas las áreas y niveles de formación a programar en R 👨🏻💻.
Formo parte del listado de instructores certificados por RStudio, enfocándome en Tidyverse y Shiny. Recientemente, tuve el gusto de unirme a los instructores de la organización Software Carpentry 🚀.
A lo largo de los años, he tenido el privilegio de ayudar a más de 400 estudiantes en toda América Latina a descubrir el potencial del análisis de datos con R. Mi objetivo es ofrecerte una guía cercana y personalizada, similar a tener un instructor privado. Estoy aquí para asegurarte que tengas una experiencia de aprendizaje accesible y efectiva, ayudándote a superar cualquier obstáculo en tu camino hacia la dominio del lenguaje R para la ciencia de datos.
¿Tienes dudas? Hablemos sin compromiso 😊
Si tienes dudas sobre si este curso es para ti, puedes programar una reunión conmigo sin ningún compromiso. 🗓️ Aquí podemos revisar todas tus inquietudes.
Mi objetivo no es venderte un curso que no vas a terminar, sino ayudarte a encontrar una solución que realmente te funcione, incluso si la respuesta es que no somos el curso que necesitas. 😊 No estamos aquí para vender, sino para enseñar. Programa tu reunión aquí: https://cal.com/aprendetidyverse/reuniones-1h.
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La comunidad de usuarios de R me ha permitido conectar con personas interesantes de todo el mundo, algo que valoro enormemente. Si tienes una idea de proyecto, especialmente si está relacionado con datos de Costa Rica, me encantaría ayudarte en lo que sea posible.
Para charlar o preguntar, escríbeme a carlos.aguero@aprendetidyverse.com. También puedes encontrarme en LinkedIn o en Twitter (sí, sé que ahora se llama X, pero me resisto a cambiarle el nombre; simplemente no me gusta). ¡Espero tu mensaje!