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Docentes: Facundo Lastra y Guido Weksler.

Materiales de cursada

Los materiales para la cursada se encuentran estructurados por clases. En esta página encontrarán en cada módulo un botón de descarga de los contenidos y links a las grabaciones.

Programa

Módulos y contenidos

Clase 1 - Presentación y RBase:

Download Grabación Clase 1 - Parte I Grabación Clase 1 - Parte II

  • Temas de clase:
    • Descripción del programa “R”. Lógica sintáctica del lenguaje y comandos básicos
    • Presentación de la plataforma RStudio para trabajar en “R”
    • Caracteres especiales en “R”
    • Operadores de asignación, lógicos y aritméticos
    • Definición de Objetos: Valores, Vectores, DataFrames y Tibbles, Listas
    • Tipos de variable (numérica, de caracteres, factores, lógicas)
    • Funciones
    • Primera introducción a Github
    • Programar con herramientas basadas en IA

Clase 2 - EPH e Intro a Tidyverse:

Download Grabación Clase 2

  • Temas de clase:
  • Presentación de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH).
  • Lectura de bases de datos de distintos formatos/extensiones.
  • Recomendaciones para análisis exploratorio de la base de datos
  • Limpieza de Base de datos: Renombrar y recodificar variables
  • Creación de nuevas variables, selección de variables, ordenamiento y agrupamiento de la base de datos para realizar estimaciones.
  • Aplicación de filtros sobre la base de datos
  • Tidyr: Manejar la disposición de la base de datos, pivotear una base (pivot_longer y pivot_wider)
  • Operaciones de unión de bases de datos (Joins y bind_rows)
  • Medidas de resumen de la información

Clase 3 - Indicadores de Precariedad y Tidyverse 2:

Download

  • Temas de clase:
    • Tidyverse 2. Herramientas para escalar los procedimientos
      • Selectores (starts_with, endts_with) y funciones para operar sobre multiples columnas (if_all(), where(), across()9
      • Tratamiento de valores faltantes (missing values/ NA´s)
    • Nociones básicas en torno a la informalidad y precariedad laboral
      • Operacionalización con variables disponibles en la Encuesta Permanente de Hogares
      • Indicadores unidimensionales de la precariedad laboral y co-ocurrencia de fenómenos\
    • Precariedad Mundial
      • Elementos para la comparación internacional. Disponibilidad y homogeinización de información disponible en distintos países
      • Presentación de la base Precariedad Mundial
      • Estimación de indicadores de comparación internacional

Clase 4 – Visualización en R - ggplot:

  • Temas de clase:
    • Introducción al paquete ggplot y la lógica de capas en el armado de gráficos
      • Variantes en las geom (gráficos de línea, puntos, barras, boxplot).
      • Aestetics de los gráficos
      • Facets
    • Gráficos interactivos con ggplotly

Clase 5: Markdown, loops y funciones

  • Temas de clase:
    • Manejo de las extensiones del software “Rmarkdown” y “RNotebook” para elaborar documentos de trabajo, presentaciones interactivas e informes:
      • Opciones para mostrar u ocultar código en los reportes
      • Definición de tamaño, títulos y formato con el cual se despliegan los gráficos y tablas en el informe
      • Caracteres especiales para incluir múltiples recursos en el texto del informe: Links a páginas web, notas al pie, enumeraciones, cambios en el formato de letra (tamaño, negrita, cursiva)
      • Código embebido en el texto para automatización de reportes
    • Estructuras iterativas (Loops)
    • Creación de funciones propias por parte del usuario

Clase 6: Git, Github y automatizaciones

  • Introducción a Git y sus comandos
  • Funcionalidades avanzadas de github
    • Issues
    • Branches y merges
    • Github pages
  • Automatización de procesos con R
    • Expresiones regulares
    • Introducción al Web Scraping
    • Tareas programadas

Clase 7: Power BI

  • Temas de clase:
    • Introducción a Power BI
    • Conexión a bases de datos
    • Transformación de datos
    • Creación de visualizaciones
    • Creación de Dashboards
    • Publicación de reportes

Clase 8: R, GoogleSheets y Looker

  • Temas de clase:
    • Conexión a Google Sheets desde R
    • Armado de flujos de datos automatizados
    • Creación de visualizaciones y dashboards con Looker
    • Publicación de reportes

Bibliografía complementaria

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