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Curso de Introducción a R (enfocado en temas de biodiversidad y ciencia de datos)

Idea del curso

• Introducir a R y brindar herramientas para el manejo de datos enfocados en temas de biodiversidad.
• No requiere de conocimientos previos de programación.
• Enfocado a la ciencia de datos.
• Realizar varias prácticas.

Curso teórico-práctico

• Teórico/Práctico:
  • 75% de las clases sincrónicas virtuales.
  • Evaluaciones con un promedio mayor o igual a 70.
• 2 horas por semana (16 horas en total).
• Horario: 18-20 hrs (GMT-6).
• Tareas semanales (aprox. una hora).
• Trabajo final (aprox 3 hrs).
• Comunicación vía classroom, correo o telegram. Sugiero usar telegram para cosas muy puntuales o interactuar entre ustedes.

Evaluación

Actividad	Porcentaje (%)
Clases presenciales	40
Tareas	30
Proyecto final	30
Total	100

El proyecto final consta de la aplicación de los conocimientos adquiridos en el curso a un problema de interés de cada estudiante.

Las tareas se dejarán después de cada clase y se podrán entregar hasta las 00:00 GMT-6 horas del día de la siguiente clase.

Tareas en forma de cuestionarios de google.

Instructor

Jonathan Vidal Solórzano Villegas

• Biólogo y Geografo (UNAM).
• Actualmente trabajo en CONABIO, ENES-Morelia.
• Interés en estudiar los bosques tropicales mediante percepción remota (teledetección).
• Uso de software libre.
• Automatización de procesos.

Temario del curso

• Introducción a R, Rstudio, programación.
  • Bases de programación en R.
  • Tipos de objetos.
• Manejo de datos.
  • Flujo de trabajo en Ciencia de Datos.
  • Paquetes.
  • I/O datos.
• Acomodo de datos.
  • Preprocesamiento con dplyr y tidyr.
• Análisis estadísticos.
  • Análisis paramétricos y no paramétricos con rstatix.
• Gráficos.
  • Gráficos personalizables con ggplot2.
• Métricas de diversidad.
  • Índices de diversidad y curvas de acumulación de especies.
• Modelos.
  • Entrenamiento y Evaluación de modelos con tidymodels.
• Cierre y descripción de trabajo final.
  • Creación de reportes con Quarto.
  • Recapitulación.

Materiales del curso

Repositorio de Github con los materiales.

CursoR

Material de consulta

• R4DS

• Cheatsheets_html

• Cheatsheets_pdf

• Rstudio Education

• Posit Academy

• Posit Recipes

• Biodiversity Data Science

Referencias

1. Wickham H., Çetinkaya-Rundel M., Grolemund G. 2023. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. 2nd Edition. link

2. Wilke C.2019. Fundamentals of Data Visualization. 1st edition.link

3. Kuhn M., Silge J. 2023. Tidy Modeling with R. link

4. Roswell, M., Dushoff, J. and Winfree, R. (2021), A conceptual guide to measuring species diversity. Oikos, 130: 321-338. https://doi.org/10.1111/oik.07202

Contactos

Persona facilitadora	correo electrónico
Instructor: Jonathan Solórzano Villegas	jonathanvsv@gmail.com
María Auxiliadora Mora	maria.mora@itcr.ac.cr