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Optimizando el uso de R para análisis de datos en agronomía y ecología

https://github.com/Rstats-courses/cursoR-IAS-2018

Instituto de Agricultura Sostenible, Consejo Superior de Investigaciones Científicas

Córdoba, 12-15 Marzo 2018.

Impartido por Ignasi Bartomeus y Francisco Rodríguez-Sánchez.

Resumen

El curso pretende profundizar en el manejo del lenguaje R para el análisis de datos en agronomía y ecología. Se trata de un curso medio-avanzado ideal para alumnos que ya tienen cierta familiaridad con R. El curso se centra tanto en aspectos de programación como en los tipos de análisis estadístico más frecuentes (modelos generalizados, mixtos, análisis multivariante).

El curso es fundamentalmente práctico. El método docente se basa en aprender haciendo (“learn by doing”): se aprenderá programación avanzada de R (e.g. bucles, funciones, vectorización, simulaciones, visualización) aplicada al análisis de datos. Se introducirá al alumnado en diferentes técnicas estadísticas priorizando su uso adecuado, con un componente más práctico que teórico.

Lugar de celebración

Instituto de Agricultura Sostenible (CSIC)
Avenida Menéndez Pidal s/n
Campus Alameda del Obispo
14004 Córdoba (España)

Mapa y cómo llegar

Horario

Lunes a jueves de 10 a 14 y de 15 a 18 horas.

Programa

Mañana (10-14h) Tarde (15-18h)
L Programación en R Visualización
M GLM & Modelos mixtos Modelos mixtos
X Análisis multivariante Programación II
J Rmarkdown - Git GIS con R

Requisitos previos

Conocimientos básicos de estadística y familiaridad con el lenguaje R (saber importar y manejar datos, hacer gráficas sencillas, ajustar modelos lineales simples o generalizados).

Preparativos

Los alumnos deberán traer su propio ordenador con el siguiente material instalado:

  • La última versión de R (3.4.3).

  • La última versión de Rstudio

  • Los paquetes incluidos aquí, actualizados a su última versión. Probablemente la forma más fácil es ejecutar source("https://raw.githubusercontent.com/Rstats-courses/cursoR-AEET-2017/master/pkgs2install.R") desde vuestro R para instalar la última versión de todos los paquetes.

  • Git: instrucciones aquí

  • Darse de alta en GitHub: https://github.com/join

Materiales

Todos los materiales del curso (datasets, scripts, diapositivas, etc) estarán disponibles en https://github.com/Rstats-courses/cursoR-IAS-2018.

Bibliografía recomendada