R Para Ciencia de Datos

Fundamentals of Data Visualization-Claus O. Wilke

https://clauswilke.com/dataviz/

Fundamentos de ciencia de datos con R está dirigido a todos aquellos que desean desarrollar las habilidades necesarias para abordar proyectos complejos de ciencia de datos y “pensar con datos” (como lo acuñó Diane Lambert, de Google). El deseo de resolver problemas utilizando datos es su piedra angular. Por tanto, como se avanzó anteriormente, este manual no deja a nadie atrás, y lo único que requiere es “el deseo de resolver problemas utilizando datos”. No excluye ninguna disciplina, no excluye a las personas que no tengan un elevado nivel de análisis estadístico de datos, no excluye a nadie. Se ha procurado una combinación de rigor y sencillez, y de teoría y práctica, todo ello con sus correspondientes códigos en R, que satisfaga tanto a los más exigentes como a los principiantes.

https://cdr-book.github.io/

https://blog.uclm.es/tp-mbsba/programa/

https://blog.uclm.es/tp-mbsba/

https://cdr-book.github.io/

R Para Ciencia de Datos

https://es.r4ds.hadley.nz/

https://es.r4ds.hadley.nz/04-workflow-basics.html

https://cdr-book.github.io/ch-110003.html

RStudio es solo un “envoltorio” de R, por lo que previamente hay que tener instalado en el ordenador el sistema “base” de R. R está disponible para sistemas Windows, MacOS y Linux. Por cuestiones de espacio, no se incluyen detalles en este libro, pero la instalación es sencilla siguiendo las instrucciones en sus correspondientes websites:

1. Instalación de R: http://www.r-project.org
2. Instalación de RStudio: https://posit.co

a gRadual intRoduction to Shiny

Introductory Workshop to Basic Shiny Concepts

https://laderast.github.io/gradual_shiny/

 https://es.r4ds.hadley.nz/

Para practicar los ejemplos que se explicarán a lo largo del libro, es necesario instalar el lenguaje de programación R, y la interfaz gráfica RStudio Desktop.

https://bitsandbricks.github.io/ciencia_de_datos_gente_sociable/