Limpieza y manipulación de datos con R
Este curso de 6 semanas está diseñado para enseñarte cómo manipular y preparar datos de manera eficiente utilizando R y el ecosistema tidyverse. Aprenderás a importar, limpiar, transformar y resumir datos con herramientas como dplyr, tidyr y purrr. Cada semana se enfoca en diferentes aspectos de la manipulación de datos, asegurando una comprensión profunda y práctica.
⚠️ 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: Introducción a Tidyverse y Manipulación de Datos Básicos
Durante la primera semana, haremos un repaso completo de las operaciones básicas del paquete dplyr y conversaremos sobre la importancia de documentar correctamente nuestros sets de datos, así como de crear procesos de validación de la información con herramientas como el paquete pointblank de RStudio. Esto incluye la importación de datos desde archivos CSV, Excel y SPSS usando readr, readxl y haven, así como la exploración básica de datos y operaciones básicas con dplyr como select(), filter(), mutate(), arrange() y summarise(). También practicarás cargando y explorando un dataset en CSV y realizando operaciones básicas de manipulación y limpieza.
Semana 2: Filtrados Avanzados y Operaciones Lógicas Complejas
En la segunda semana, aprenderás a realizar filtrados avanzados y a utilizar operaciones lógicas complejas en la manipulación de datos. Esto incluye el uso avanzado de filter(), operadores lógicos como &, | y !, y funciones condicionales como if_else() y case_when(). Además, aprenderás a usar operaciones como when_math(), any_of(), all_of(), where() y str_detect(). Practicarás filtrando datos con múltiples condiciones y creando nuevas variables basadas en condiciones lógicas.
Semana 3: Resúmenes y Datos Agrupados
Durante la tercera semana, te centrarás en la creación de resúmenes y estadísticas descriptivas, así como en el trabajo con datos agrupados. Aprenderás a utilizar funciones de resumen como summarise(), n(), mean(), median(), sd(), min() y max(). También trabajarás con la agrupación de datos usando group_by() y combinarás group_by() con summarise() para obtener estadísticas por grupo. Además, aprenderás a aplicar funciones a múltiples columnas usando across() y where(), y el uso de .by como sustituto de group_by(). Practicarás creando resúmenes de datos y agrupando datos para calcular estadísticas descriptivas por grupo.
Semana 4: Transformación de Datos con tidyr
En la cuarta semana, te enfocarás en la reestructuración de datos utilizando tidyr y en la aplicación de funciones de transformación avanzadas. Aprenderás a usar pivot_longer() y pivot_wider() para transformar datos y manejar valores faltantes con replace_na() y fill(). Además, veremos los conceptos de tidy data y cómo aplicar estos principios en tus proyectos. Practicarás transformando datasets para cumplir con los principios de tidy data y aplicando transformaciones avanzadas a múltiples columnas.
Semana 5: Combinación de Datos con Joins
Durante la quinta semana, aprenderás a combinar datasets con diferentes tipos de joins. Esto incluye inner_join(), left_join(), right_join() y full_join(). También aprenderás a usar semi_join() y anti_join() para filtrar datasets y manejar claves duplicadas. Además, veremos el concepto de relaciones, llaves primarias y foráneas, y cómo unir datos de diferentes fuentes de forma efectiva. Practicarás combinando datasets utilizando diferentes tipos de joins y creando un conjunto de datos completo a partir de tablas separadas.
Semana 6: Proyecto Final
La última semana está dedicada al proyecto final, donde aplicarás todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Deberás seleccionar un set de datos y aplicar un proceso de limpieza de los datos, así como documentar las variables utilizando el paquete pointblank para aplicar validaciones. Desarrollarás un informe completo que incluirá la lectura de datos, su limpieza, transformación. Presentarás y discutirás tus resultados, demostrando así tus habilidades y conocimientos.
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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.
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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.
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