📚 Recursos de aprendizaje

Recopilación de recursos de aprendizaje para seguir profundizando.

Aprendizaje/docencia

• cursos de R gratuitos. Recopilados y/o creados por Javier Álvarez Liébana. https://dadosdelaplace.github.io/cursos

• tutoriales de R gratuitos. De Javier Álvarez Liébana. https://dadosdelaplace.github.io/blog-R/

• Lista de usuarios/as de Twitter especializados/as en dataviz. https://twitter.com/i/lists/1324478481338683392?s=20

• Hashtag #TidyTuesday: todos los martes un reto de dataviz. https://twitter.com/search?q=%23tidytuesday&src=hashtag_click. Repositorio oficial con los datos y retos: https://github.com/rfordatascience/tidytuesday

• swirl: paquete para aprender R y crear cursos. https://swirlstats.com/

• Estadística y probabilidad para científicos de datos. De Raúl Vaquerizo https://analisisydecision.es/estadistica-data-scientist/index.html

Manejo de datos

• tibble: simplificando data.frames. Entorno tidyverse. https://tibble.tidyverse.org/

• tidyr: ordenando los datos. Entorno tidyverse. https://tibble.tidyverse.org/

• dplyr: procesando/manipulando los datos. Entorno tidyverse. https://dplyr.tidyverse.org/

• purrr: programación funcional con listas. Entorno tidyverse. https://purrr.tidyverse.org/

• forcast: manejo de variables cualitativas. Entorno tidyverse. https://forcats.tidyverse.org/

• lubridate: manejo de fechas y tiempos. Entorno tidyverse. https://lubridate.tidyverse.org/

• Tidy data tutor. Visualizador del flujo de operaciones de las funciones del entorno tidyverse. https://tidydatatutor.com/

• Tidyverse skill for data science. De Carrie Wright, Shannon E. Ellis, Stephanie C. Hicks y Roger D. Peng. https://jhudatascience.org/tidyversecourse/

Manejo de textos

• stringr: manipulación de textos. Entorno tidyverse. https://stringr.tidyverse.org/

• glue: pegado de cadenas de texto. Entorno tidyverse. https://glue.tidyverse.org/

• Text mining. De Julia Silge y David Robinson. https://tidytextmining.com

• Descarga de textos libres. De David Robinson. https://github.com/ropensci/gutenbergr

• Análisis de sentimientos en Twitter. De Harshvardhan. https://www.harsh17.in/twitter-sentiments/

Datos. Importar/exportar

• readr: importación de ficheros (.csv, .tsv, .txt). Entorno tidyverse. https://readr.tidyverse.org/

• readxl: importación de ficheros formateados por Excel. Entorno tidyverse. https://readxl.tidyverse.org/

• haven: importación de ficheros de SPSS, Stata y SAS. Entorno tidyverse. https://haven.tidyverse.org/

• rvest: scrapping de páginas web sencillas. Entorno tidyverse. https://rvest.tidyverse.org/

• RSelenium: scrapping web con navegación inteligente. De John Harrison y Ju Yeong Kim. https://docs.ropensci.org/RSelenium/

• Paquetes para acceder a datos abiertos. https://ropensci.org/packages/data-access/

• googledrive: interacción con ficheros de Google Drive. Entorno tidyverse. https://googledrive.tidyverse.org/

• httr: comunicación webs http y API. De Hadley Wickham, Chief Scientist en RStudio. https://github.com/r-lib/httr

• fitbitr: datos de pulseras fitbit. De Matt Kaye https://mrkaye97.github.io/fitbitr/index.html

• rtweet: datos de Twitter. De Michael W. Kearney https://docs.ropensci.org/rtweet/

• owidR: datos de Our World in Data. De OWiD. https://github.com/piersyork/owidR

• eurostat: datos de Eurostat. https://ropengov.github.io/eurostat/articles/articles/eurostat_tutorial.html

• climaemet: datos del AEMET. https://ropenspain.github.io/climaemet/

• infoelectoral: datos electorales de España. https://ropenspain.github.io/infoelectoral/

• rfishbase: datos de fishbase.org. https://github.com/ropensci/rfishbase

dataviz

• Gramática de las gráficas: pistas para mejorarlas representaciones de datos. Libro de Joaquín Sevilla. http://academica-e.unavarra.es/bitstream/handle/2454/15785/Gram%C3%A1tica.pdf

• ggplot2: visualización de datos. Entorno tidyverse. https://ggplot2.tidyverse.org/. Manual oficial: https://ggplot2-book.org/index.html

• R Graph Gallery: colección de dataviz en R https://www.r-graph-gallery.com/

• patchwork: agregar y componer gráficas. De Thomas Lin Pedersen. https://patchwork.data-imaginist.com/.>

• plotly: gráficas interactivas. https://plotly.com/r/

• ggplotly: convertir ggplot2 a plotly. https://www.rdocumentation.org/packages/plotly/versions/4.10.0/topics/ggplotly

• datawRappr: conectar R con datawrapper. De Benedict Witzenberger. https://munichrocker.github.io/DatawRappr/

• ggtheme: paletas de colores y temas. De Edward Tufte. https://yutannihilation.github.io/allYourFigureAreBelongToUs/ggthemes/

• geomtextpath: curvando el texto ajustándose a una gráfica. De Allan Cameron y Teun van den Brand. https://allancameron.github.io/geomtextpath/

• El arte del dato: aprender a construir un ggplot. De Paula Casado. https://elartedeldato.com/

• circlize: visualización de datos circulares. De Z. Gu. https://jokergoo.github.io/circlize_book/book/

• ggstream: visualización de datos en flujo. De Z. Gu. https://github.com/davidsjoberg/ggstream

• Tutoriales de visualización de datos. De Cedric Scherer. https://www.cedricscherer.com/

Mapas y datos espaciales en R

• Visualización de datos geográficos. De Dominic Royé. https://dominicroye.github.io/en/

• mapSpain: visualización de datos en mapas de España en R. De Diego Hernangómez. https://dieghernan.github.io/rpubs/mapSpain_RMadrid/#1

• rasterpic: visualización de mapas con imágenes rasterizados de fondo. De Diego Hernangómez. https://dieghernan.github.io/rasterpic/

• layer: paquete para crear capas de mapas. De Marco Sciaini y Cédric Scherer https://github.com/marcosci/layer

Colores y temas en dataviz (generales)

• Uso de colores. De Lisa Charlotte Muth, experta en dataviz en Datawrapper. https://datawrapper.notion.site/Color-Book-Updates-54905c2bd0bb4c6bae15d99e31a9d5c4

• Paletas de colores inspiradas en el Metropolitan Museum. De Blake Robert Mills. https://github.com/BlakeRMills/MetBrewer/tree/main

• Paletas de colores inspiradas paisajes de los parques nacionales. De Kevin Blake. https://github.com/kevinsblake/NatParksPalettes

• Paletas de colores de álbumes de Taylor Swift. De asteves https://github.com/asteves/tayloRswift

• Paletas de colores inspiradas en la fotografía de Harry Potter. De Alejandro Jiménez. https://github.com/aljrico/harrypotter

• colorblindcheck: herramientas para detectar paletas de colores aptas daltónicos/as. De Jakub Nowosad. https://github.com/Nowosad/colorblindcheck

Análisis exploratorio

• skimr: generación de resúmenes estadísticos. Paquete de ropensci. https://docs.ropensci.org/skimr/

• corrr: análisis y visualización de correlaciones. Entorno tidymodels. https://corrr.tidymodels.org/

• DataExplorer: análisis exploratorio automatizado. Paquete DataExplorer. https://boxuancui.github.io/DataExplorer/

Modelización e inferencia

• Modelos lineales: regresión y GLM. De Paul Roback y Julie Legler. https://bookdown.org/roback/bookdown-BeyondMLR/

• performance: diagnosis y evaluación de modelos. https://easystats.github.io/performance/

• Estadística espacial y geoestadística. De Robin Lovelace. https://geocompr.robinlovelace.net/

• entorno tidymodels: minería de datos y Machine Learning en R. De RStudio https://www.tidymodels.org/start/

• Machine Learning en R. https://emilhvitfeldt.github.io/ISLR-tidymodels-labs/index.html

• vip: evaluar la importancia de las variables. https://github.com/koalaverse/vip/

• infer: inferencia estadística. Entorno tidymodels. https://infer.tidymodels.org/

• Inferencia estadística en ciencia de datos. De Chester Ismay y Albert Y. Kim. https://moderndive.com/

• goffda: inferencia de datos funcionales (FDA). De Eduardo García Portugués y Javier Álvarez Liébana. https://github.com/egarpor/goffda

Estadística Bayesiana

• Inferencia Bayesiana (y espacial). De Virgilio Gómez Rubio. https://becarioprecario.bitbucket.io/inla-gitbook/

• tidybayes: estadística bayesiana y visualización. De Matthew Kay. http://mjskay.github.io/tidybayes/

• tidyposterior: estadística bayesiana. Paquete del entorno tidymodels. https://tidyposterior.tidymodels.org/index.html

Informes, tablas, webs, libros y diapositivas

• rmarkdown: creación de informes en R. De Yihui Xie, J. J. Allaire y Garrett Grolemund https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/

• bookdown: creación de libros y manuales en R. De Yihui Xie. https://bookdown.org/yihui/bookdown/

• blogdown: creación de webs en R. De Yihui Xie, Amber Thomas y Alison Presmanes Hill. https://bookdown.org/yihui/blogdown/

• shiny: webs interactivas con R. https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson1/

• gt: tablas en R. De RStudio https://gt.rstudio.com/

• gtExtras: visualización de datos en tablas. De Thomas Mock. https://jthomasmock.github.io/gtExtras/index.html

• tablas visualmente atractivas en R con gt y gtextras. De Benjamin Nowak https://bjnnowak.netlify.app/2021/10/04/r-beautiful-tables-with-gt-and-gtextras/

Paquetes/recursos curiosos

• wordle. De coolbutuseless https://coolbutuseless.github.io/2022/01/04/wordle-v0.1.5-a-package-for-playing-and-helping-solve-wordle-puzzles/

• Canciones de Taylor Swift. De W. Jake Thompson https://taylor.wjakethompson.com/

• Datos de partidas de ajedrez. De Jason Zivkovic https://github.com/JaseZiv/chessR

• Visualizar el ciclo día/noche en el mundo. De Dominic Royé https://dominicroye.github.io/en/2021/visualize-the-day-night-cycle-on-a-world-map/

• Visualización de la cuenca hídrica de Francia. De Etienne Bacher https://www.etiennebacher.com/posts/2021-12-27-mapping-french-rivers-network/

• ggpattern: rellenos con patrones geométricos en ggplot2. De coolbutuseless y Trevor L. Davis. https://github.com/coolbutuseless/ggpattern

• Recreando en R la famosa espiral del NYT. De Ansgar Wolsing https://bydata.github.io/nyt-corona-spiral-chart/