Easy R: Acceder, Preparar, Visualizar, Explorar Datos y Escribir Artículos

Opiniones de los lectores

El libro es elogiado por su accesibilidad y facilidad de comprensión, lo que lo convierte en una gran opción para los principiantes en R. Sin embargo, algunos críticos opinan que es demasiado corto y podría beneficiarse de más contenido.

Fácil de seguir, divertido de leer, muy recomendable para principiantes, bueno para aprender R centrándose en el uso práctico en laboratorios, código bien escrito y ejemplos eficaces.

Algo corto, le falta profundidad en temas más avanzados y puede dejar a los lectores con ganas de más contenido.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Easy R: Access, Prepare, Visualize, Explore Data, and Write Papers

Contenido del libro:

¿Quiere aprender R? Este libro se basa en la premisa de que cualquier persona con un poco de tiempo libre y una sana curiosidad puede aprender a utilizar R en sus estudios o en el trabajo. Los autores se centran en el uso de R para hacer cosas útiles como redactar informes, crear datos y gráficos, acceder a conjuntos de datos recopilados por otros, preparar datos y realizar análisis de datos sencillos.

En este libro aprenderás a: instalar R y RStudio(R), y configurar un proyecto y carpetas de RStudio(R); escribir un ensayo con gráficos basados en datos sencillos del mundo real utilizando R Markdown; crear variables a partir de información numérica cotidiana y visualizar datos a través de -cinco tipos de gráficos -gráfico de barras, histograma, gráfico circular, gráfico de dispersión y gráfico de líneas de series temporales- para identificar patrones en los datos; escribir y ejecutar programas de R, y preparar sus datos siguiendo el enfoque tidyverse; importar conjuntos de datos externos en R, instalar paquetes de datos de R y llevar a cabo comprobaciones iniciales de validez de los datos; realizar análisis exploratorios de datos mediante tres ejercicios con datos sobre resultados de votaciones, consumo de recursos naturales y producto interior bruto (PIB) mediante visualización de datos, coeficiente de correlación y regresión simple; y escribir un trabajo de investigación sobre el impacto del PIB per cápita en la esperanza de vida utilizando R Markdown.

El lenguaje y los ejemplos de fácil comprensión para el estudiante (como los programas más vistos en Netflix y las 5 mejores canciones de Spotify), el aprendizaje acumulativo y los ejercicios prácticos hacen que esta guía sea imprescindible para una gran variedad de cursos en los que se utilizan datos y es necesario redactar informes.

El código y los conjuntos de datos utilizados para llevar a cabo los ejemplos del libro están disponibles en un sitio web adjunto.