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Curso abierto, gratuito y en español. Recorre las principales herramientas de visualización de generación de gráficos, mapas, informes y cuadros de mando en R

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Curso de visualización de datos en R

El curso está disponible en https://rdataviz.luzfrias.com/

Presentación del curso

La visualización es una parte esencial de cualquier proyecto de datos. Nos ayuda a comprender la estructura de nuestro dataset y a detectar patrones y outliers.

El objetivo de esta asignatura es conocer en líneas generales la teoría de la visualización y utilizar las herramientas que nos provee R. Exploraremos herramientas como ggplot para el diseño de gráficos estáticos, leaflet para datos espaciales y shiny para montar cuadros de mando interactivos.

Índice

Tema 1. Gráficos estáticos con ggplot: nivel básico

  • Introducción a la visualización
  • Mapeos y geometrías
  • Gráficos de puntos
  • Gráficos de líneas

Tema 2. Gráficos estáticos con ggplot: nivel intermedio

  • Escalas
  • Transformaciones estadísticas
  • Gráficos de barras
  • Zoom

Tema 3. Gráficos estáticos con ggplot: nivel avanzado

  • Títulos, etiquetas y textos
  • Temas
  • Mapas
  • Guardar los gráficos

Tema 4. Mapas interactivos con leaflet

  • Mapas base y controles del mapa
  • Marcadores
  • Coropletas

Tema 5. Gráficos interactivos con plotly: nivel básico

  • Gráficos estáticos vs interactivos
  • Primeros gráficos interactivos
  • Controles y personalización
  • Gráficos de puntos, líneas y barras

Tema 6. Gráficos interactivos con plotly: nivel avanzado

  • Controles
  • Animaciones

Tema 7. Diseño de informes estáticos con rmarkdown

  • Markdown
  • Bloques de código
  • Renderizado
  • Parámetros

Tema 8. Diseño de informes web con flexdashboard

  • Layouts
  • Componentes
  • Personalización avanzada

Tema 9. Diseño de cuadros de mando con shiny: nivel básico

  • Arquitectura
  • Aplicación básica y conceptos
  • Interfaz de usuario

Tema 10. Diseño de cuadros de mando con shiny: nivel avanzado

  • Controles de usuario
  • Salida reactiva
  • Una aplicación completa

Tema 11. Proyecto

3. Material audiovisual y complementario

Para seguir este curso, es necesario contar con los siguientes paquetes de R instalados: ggplot2, scales, rjson, leaflet, dplyr, plotly, rmarkdown, flexdashboard y shiny.

Además, nos resultará muy útil tener a mano las siguientes "chuletas" de uso de las herramientas que vamos a utilizar:

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