Contenidos del curso

El presente curso online cuenta con 4 secciones diferenciadas.  

La sección 0 "Introducción" ofrece algunos contenidos introductorios sobre el aprendizaje en línea, sobre GBIF y sobre el curso en general.

La sección 1 "Antes de empezar" da acceso a los materiales y juegos de datos que se emplearán en el curso. También están disponibles desde la sección "Documentos".

La sección 2 "Manejo, visualización y análisis de datos en ecología con R"  incluye los contenidos teóricos y prácticos del curso. Está dividida en 10 módulos o temas en los cuales se proporcionan: 

• Vídeo tutoriales sobre el manejo de la herramienta
• Tutoriales eh HTML que reproducen los contenidos de los vídeos.
• Presentaciones de apoyo disponibles para descarga (sólo en algunos módulos)
• Vínculo a los materiales o scripts necesarios para reproducir las tareas realizadas en los tutoriales. Vínculos a los códigos en formato HTML.
• Ejercicios de evaluación obligatorios.

Te recomendamos descargar los códigos de cada módulo antes de practicar las lecciones en R para seguir los vídeos de forma más fluida, sin tener que escribir todo el código tú. Como alternativa, hemos dispuesto en algunas lecciones una serie de documentos HTML que reproducen el contenido de los vídeos por si se os hacen demasiado densos. Aprendemos equivocándonos, te invitamos a teclear y teclear código y a cometer errores. Es la mejor manera de que avances.

Los módulos que incluye esta sección son:

• El módulo 1 "Introducción a R" consta de varias secciones dedicadas a la introducción desde la base a los fundamentos de R, su instalación, su aspecto y el tipo de herramientas.
• El módulo 2 "Manejo de directorios" enseña cómo gestionar la información guardada en nuestro ordenador o en la nube para utilizarla desde R.
• El módulo 3 "Tipos de objetos" desarrolla de manera extensa los tipos de información, datos, y la estructura de cada tipo de objeto que podemos manejar en R.
• El módulo 4 "Manipulación y manejo de objetos y datos" enseña a organizar y limpiar nuestros datos de la manera más eficiente posible para su visualización y análisis. Además incorpora una sección sobre las últimas innovaciones en la manipulación de tablas y datos implementadas en la suite tidyverse.
• Los módulos 5 y 6 están dedicados a la generación de gráficos y visualización de datos. El módulo 5 "Gráficos básicos" sienta las bases de la visualización de datos en R, uno de sus puntos fuertes, mediante los fundamentos de los gráficos básicos y el sistema lattice. Por su parte, el 6, más extenso, profundiza en las posibilidades del paquete ggplot2 y la filosofía de la gramática de gráficos, para realizar de manera eficiente, en menor tiempo y menos líneas de código, gráficos aptos para la publicación.
• El módulo 7, optativo, que se puede consultar en cualquier momento, es un breve módulo para explicar algunos de los recursos de aprendizaje más útiles, la resolución de problemas así como disponer de las herramientas de consulta rápida tan célebres en R conocidas como "cheatsheets".
• El módulo 8 introduce las diferentes maneras en las que podemos utilizar el lenguaje de programación R para crear nuestras propias instrucciones y operaciones automatizadas para optimizar su uso. Insistimos en el concepto de "eficiente" puesto que habrá pautas para optimizar nuestro tiempo y nuestro espacio.
• El módulo 9, "Publicación" nos introduce en el uso de una herramienta paralela a R para generar nuestros informes, análisis, documentos o presentaciones de manera rápida, automática y de alta calidad a través de las herramientas que conforman el sistema Rmarkdown, sin tener que escribir documentos o informes fuera de R.
• Finalmente el último módulo pretende ser una introducción práctica al código que R utiliza para realizar análisis estadísticos. No pretende ser en absoluto un curso de estadística, que necesita un curso entero aparte, ni se dan fundamentos teóricos, pero sí facilitar el aprendizaje autónomo del infinito mundo de la estadística de R, otro de los puntos fuertes.

La última sección del curso da acceso a una encuesta anónima de evaluación del curso.

Todos los ejercicios, excepto el  5.1, 9 ,10 y casos guiados son obligatorios para la superación del curso y obtención del certificado y deben ser realizados siguiendo las instrucciones disponibles en cada uno.

Descarga de contenidos

Programa

Método de evaluación

Este taller cuenta con varios casos prácticos obligatorios asociados a preguntas abiertas o cuestionarios asociados a los temas de aprendizaje de R, que dependen del tema en concreto, además de un ejercicio guiado opcional final donde de manera abierta, podéis entregar la información que consideréis. 

¿Cómo evalúo mis ejercicios?

La mayoría de ellos son auto-evaluables y conocerás el resultado al instante, pero otros ejercicios están diseñados para ser revisados por los instructores. Al tratarse de una versión abierta del curso, esta última opción no está disponible, pero te animamos a que realices las tareas para poner en práctica los conocimientos adquiridos. 

¿Cómo recibiré mi certificado de superación?

Al tratarse de una versión abierta del curso, no se emite certificado de superación.