https://github.com/Rstats-courses/cursoR-AEET-2019
Curso organizado por la Asociación Española de Ecología Terrestre (AEET), en colaboración con la Universitat de Girona.
Impartido por Ignasi Bartomeus y Francisco Rodríguez-Sánchez.
Girona, 25-29 Marzo 2019.
El lenguaje y programa estadístico R se ha hecho enormemente popular en los últimos años para el análisis de datos en ecología y otras muchas disciplinas científicas. En este curso, de nivel medio-avanzado, profundizaremos tanto en aspectos de programación en R como lenguaje informático, como en algunos de los tipos de análisis estadístico más frecuentes en ecología (modelos mixtos, modelos generalizados, análisis multivariante) y visualización de datos.
El curso, aunque contiene cierta base teórica, es fundamentalmente práctico. El método docente se basa en aprender haciendo ("learn by doing"): aprenderemos programación avanzada de R (e.g. funciones, vectorización, simulaciones, computación reproducible) mientras las aplicamos al análisis y visualización de datos. Se repasarán diferentes técnicas estadísticas con un componente más práctico que teórico, pero priorizando su uso adecuado.
El curso es ideal para alumnos que ya utilizan R para analizar datos pero sienten que no están aprovechando a fondo todo el potencial de R ni de sus datos.
Aula informática 1
Facultat de Ciències, Campus de Montilivi, Universitat de Girona
C/ M. Aurèlia Capmany 69, 17003 Girona
https://www.udg.edu/ca/coneix/La-UdG/Campus-universitari/Montilivi
El aula está equipada con equipos informáticos y wi-fi. También hay disponibilidad de enchufes para conectarse con portátiles.
Lunes 25 - Viernes 29 Marzo
Mañana: 9:00 - 13:30
Tarde: 15:00 - 17:30
| Mañana | Tarde | |
|---|---|---|
| L | R programming | Visualisation |
| M | GLM & Mixed models | Mixed models |
| X | Multivariate analysis | Null Models |
| J | Rmarkdown - Git | R programming (dplyr) |
| V | R as GIS | Students work |
Cada alumno dispondrá de un ordenador. Los alumnos que traigan su propio portátil (recomendado) deberán traer instalado:
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La última versión de R (3.5.3, o al menos > 3.5.0).
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La última versión de Rstudio
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Los paquetes incluidos aquí, actualizados a su última versión. Probablemente la forma más fácil es ejecutar
source("https://raw.githubusercontent.com/Rstats-courses/cursoR-AEET-2019/master/pkgs2install.R")desde vuestro R para instalar la última versión de todos los paquetes. -
Git: instrucciones aquí
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Darse de alta en GitHub: https://github.com/join