Recursos para R

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Última actualización: 27 de agosto de 2019

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

En esta página enlisto algunos de los recursos gratuitos que he descubierto con el paso de los años y que me parecen particularmente útiles.

Las primeras dos secciones enlistan recursos útiles para usuaries que recién comienzan a lidiar con R, así como para les que tienen mayor experiencia.

En las siguientes secciones encontrarás ligas a libros y páginas web con recursos específicos para analizar y visualizar datos, analizar texto y datos geográficos, así como para subirte al trenecito de la reproducibilidad en tu análisis.

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

Primeros teclazos

  • R for Data Science, libro en línea gratuito de Garrett Grolemund y Hadley Wickham. Este es un gran recurso para todos los niveles.

  • R para Ciencia de Datos, lo mismo que el anterior, pero traducido al español. OJO: es un proyecto colectivo en proceso, por lo que paulatinamente encontraremos más y más secciones traducidas.

  • YaRrr! The Pirate’s Guide to R, libro en línea gratuito de Nathaniel D. Phillips. Muy recomendable para quién está comenzando.

  • A Student’s Guide to R, libro en línea gratuito (PDF) de Nicholas J.Horton, Randall Pruim y Daniel T. Kaplan. También es un buen recurso para quienes recién inician a pucharle a R.

  • Cookbook for R, página creada por Winston Chang. Llena de “recetas” para resolver problemas específicos.

  • Tidyerse, la casita de los paquetes que integran el universo tidy de R.

  • Stat545, página creada por Jennifer Bryan y coadministrada por Vincenzo Coia. Incluye tutoriales de montones de temas para todos los niveles.

  • R for Journalists, página con diversos tutoriales diseñados específicamente para periodistas.

Usuaries avanzades

  • Advanced R, libro en línea gratuito de Hadley Wickham. Gran recurso una vez que dominas lo básico de R y quieres clavarte en la textura. Sugerencia de Marco Morales.

  • Hands-On Programming with R, libro en línea gratuito de Garrett Grolemund

  • R Packages, libro en línea gratuito de Hadley Wickham y Jennifer Bryan. Todo lo que usted quería saber sobre los paquetes en R.

  • The R Inferno, libro en línea gratuito (PDF) de Patrick Burns. Muy buena recopilación de los aspectos más obscuros (y dolorosos) de R. Sugerencia de Marco Morales.

Análisis de datos

  • Statistical Inference via Data Science, libro en línea gratuito de Chester Ismay y Albert Y. Kim. Muy buen recurso para aprender inferencia estadística a través de simulaciones y el paquete infer.

  • Data Science Live Book, libro en línea gratuito de Pablo Casas. Cubre un montón de temas relacionados con el análisis de datos en todos los niveles.

Visualización de datos

  • ggplot2, libro en línea gratuito de Hadley Wickham. Después de que la versión impresa se circulara en PDF por años (eso me contaron), ahora tenemos una versión gratuita en línea. Es un recurso muy detallado, aunque un tanto técnico.

  • 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.

  • Data Visualization. A practical introduction, libro en línea gratuito de Kieran Healy. Ofrece una introducción muy amigable para hacer visualizaciones con ggplot2.

  • 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. Muy buena fuente opción para resolver las dudas más frecuentes. Sugerencia de Manuel Toral.

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.

Análisis de texto

  • 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.

  • Text Analysis with R, tutorial de Michael Clark con los pilares para aprender a hacer análisis de sentimiento, modelado de tópicos, etiquetado de palabras, word embeddings y otras cosillas.

  • UDPipe, sitio del paquete con el mismo nombre. Incluye montones de ejemplos para usar diversas técnicas de análisis de datos.

Mapas y análisis geoespacial

  • Geocomputation with R, libro en línea gratuito de Robin Lovelace, Jakub Nowosad y Jannes Muenchow. El mejor recurso que he encontrado para aprender a hacer mapas y análisis geoespacial con el paquete sf.

Reproducibilidad

Random stuff

R Manejo de datos Visualización de datos

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