1) Flujos de trabajo y análisis (0.5 días)
- Organización de proyectos y archivos
- Buenas prácticas para nombrar archivos y objetos
- Trabajando con rutas
- Estructuras de datos
- Exploración rápida de datos
2) Manipulación y limpieza de datos (1.5 días)
- Pasos a seguir para importar y reestructurar tablas y archivos
- Principios de datos ordenados (tidy data) y herramientas del ‘tidyverse’ para ordenar datos
- Expresiones regulares para trabajar con cadenas de texto
- Herramientas para trabajar con datos faltantes
- Formas de identificar Información repetida
3) Visualización de Datos (1 día)
- Introducción a
ggplot2
- Representaciones gráficas de información
- Personalización de elementos gráficos (ejes, colores, fuentes, leyendas)
- Preparación de figuras científicas
- Exportando gráficos de alta calidad
4) Lo que nadie nos enseñó sobre R (1 día)
- Entornos de trabajo y configuración
- Iteración y vectorización para evitar repetición
- Trabajando con listas
- Manejo de matrices
- Atajos y herramientas para mayor eficiencia
- Errores comunes y como solucionarlos
5) Aspectos de geografía de la biodiversidad (1 día)
- Puntos, polígonos, rasters: nuevas paqueterías para manejo de datos espaciales
- Calculando riqueza de especies para diferentes unidades espaciales
- Paquetes para generar mapas bivariados
- Trabajo con modelos de elevación digital
- Filogenias: manejo y visualización