R para visualización de datos

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

Luz Frias

Published

December 15, 2022

Presentación

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 este curso 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.

Seguir el material

Este curso está disponible en GitHub, en koldLight/curso-r-dataviz. Para seguirlo, lo más recomendable es que te descargues el repositorio completo y sitúes el workspace de R en él. Así te funcionarán bien tanto los notebooks de quarto, como las rutas relativas para leer ficheros de datos en dat/.

Todos los documentos usan el encoding UTF-8. Si lo abres desde windows, es posible que veas mal los caracteres especiales (tildes, eñes, …). Lo puedes arreglar, en RStudio, haciendo click en File / Reopen with encoding y eligiendo UTF-8.

Las rutas a los ficheros suponen que, en la misma carpeta en la que tienes este documento, está dat/ con los archivos de datos necesarios. Si no te funciona, es que los tienes en otra parte y tendrás que modificar esas rutas.

Requisitos

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

El curso presupone que sabes manipular datos utilizando dplyr. Si no, puedes seguir este tutorial antes.

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

Licencia

Puedes utilizar libremente este material, con las siguientes condiciones:

  • Atribuir la autoría correctamente, indicando autor y repositorio de GitHub koldLight/curso-r-dataviz.
  • Si lo utilizas y haces cambios, deberás liberarlo también bajo la misma licencia, y citando la fuente original.

El detalle sobre la licencia está en el GitHub.

Sobre mi

Soy Luz Frias, apasionada de la tecnología y los datos. Actualmente soy ingeniera informática freelance y me dedico a hacer proyectos de software. Mi especialidad, aquellos con alta complejidad, en los que encaja mejor un equipo pequeño con perfiles end-to-end que un gran equipo de expertos en herramientas concretas. Puedes saber un poco más sobre mi aquí. Si crees que mi equipo y yo podemos encajar en un proyecto de tu empresa, puedes contactarme en luzfrias arroba circiter punto es.