Recursos para R

Aprender a usar es R es difícil por muchos motvios. Uno de ellos es que, ante la enorme cantidad de recursos disponibles, no es fácil entender por dónde empezar.

En esta págian enlisto algunos de los recursos gratuitos que he descubierto con el paso de los años y que me parecen particularmente útiles. Incluyo también algunas otras páginas útiles al momento de visualizar datos.

Si tienes alguna sugerencia adicional, me la puedes compartir en sebastian.garrido@cide.edu

Libros

Páginas

Visualización de datos

  • Fundamentals of Data Visualization, libro en línea gratuito de Claus O. Wilke. Gran, gran recurso que combina de muy buena forma una clara explicación de diversas cosas claves para hacer visualizaciones eficientes y efectivas. Además, todo el código está disponible en este repositorio.

  • R Graph Catalog, página mantenida por Joanna Zhao y Jennifer Bryan. Incluye un enóoooorme catálogo de gráficas junto con el código para hacerlas en ggplot2.

  • Top 50 ggplot2 Visualizations, otra buena lista de opciones para hacer gráficas en ggplot2. Incluye el código para hacerlas.

  • R Graph Gallery, otro muy buen catálogo de opciones para hacer gráficas en R, tanto en ggplot2 como en R base. También incluye el código para hacerlas.

  • ggplot2 extensions, página que enlista los paquetes diseñados para expandir el poder de ggplot2.

  • Data visualization - STHDA, sección dedicada a la visualización de datos en R con ejemplos y código para hacer gráficas con graphics, lattice y ggplot2. Buena fuente

Colores

  • Colorbrewer, muy buena página para elegir una paleta de colores de acuerdo con el tipo de datos con los que trabajes (p. ej., categóricos, contínuos, divergentes, etc.) y el tipo de usuario que consumirá tu visualización. De esta página se derivó el paquete RColorBrewer

  • Colors, gran episodio de Radiolab dedicado al color. Muy buena intro para entender por qué percibimos como percibimos la luz y cómo podemos sacar provecho de esto.

Random stuff

  • Text Mining with R, libro en línea gratuito de Julia Silge y David Robinson. El texto explica cómo utilizar el paquete tidytext para análisis de texto.

  • Locale, todo lo que usted quería saber sobre el misterioso mundo de locale (usando readr) y nunca se atrevió a preguntar.

Relacionado