Acceso a todo el material de tutoriales, presentaciones y papers de la edición 2022 de LatinR
por Joshua Kunst
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De los datos a la acción: Shiny como herramienta para la divulgación y el cambio social (Alicia Valentina Franco Boscan; María Monserrat Pérez Villanueva) - Acceso al PDF del resumen
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Gestor Logístico para un sistema de bicicletas compartidas:Caso Santiago de Chile (Juan Venegas Gutierrez, Moira Miranda MonteAlegre, Luis Verde Arregoitia) - Acceso al PDF del resumen
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mapeAr: visualizando información geográfica del turismo. (Juan Pablo Ruiz Nicolini; Elián Soutullo) - Acceso al PDF del resumen
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d4t4tur: Uso de R para las estadísticas de tuRismo en Argentina (Juan Pablo Ruiz Nicolini; Pablo Tiscornia) - Acceso al PDF del resumen
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Repositorio integrado de indicadores de gobiernos locales en Chile (Bastián González-Bustamante; Diego Aguilar) - Acceso al PDF del resumen
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API de codificación automática para la producción de estadísticas oficiales (Klaus Lehmann, Ignacio Agloni, Ricardo Pizarro) - Acceso al PDF del resumen
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Aprendizaje automático para el estudio de eventos políticos: Aplicación de modelos semisupervisados en archivos de América Latina (Bastián González-Bustamante) - Acceso al PDF del resumen
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Uso de R en la exploración de la investigación artística (Alejandra Tapia, Mauricio Román) - Acceso al PDF del resumen
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Un pequeño ecosistema de paquetes de R potenciado por fastmatrix (Felipe Osorio) - Acceso al PDF del resumen
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La importancia del código fuente y el paquete annotater para añadir contexto sobre librerías adicionales (Luis D. Verde) - Acceso al PDF del resumen
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plyLoadR, a new htmlwidget for mesh evolution visualization (Lucio Cornejo) - Acceso al PDF del resumen
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CRAN Task Views para Guiar a usuaries de paquetes de R - Acceso al PDF del resumen
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Exportá los datos de tus plots con ggdatasaver - Acceso al PDF del resumen
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Movilidad Google para predecir la Demanda de Combustible con R Irma Noemí No - Acceso al PDF del resumen
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Predicción de robos mediante un enfoque espaciotemporal (Rafael Zambrano) - Acceso al PDF del resumen
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srvyuRu: Un paquete para procesar encuestas mediante metaprogramación (Mauro Loprete) - Acceso al PDF del resumen
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Reporte automatizado para el monitoreo de tiempos garantizados de patologías GES para hospitales públicos de Chile (Paulo Villarroel) - Acceso al PDF del resumen
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Medición territorial de las principales cadenas agropecuarias del departamento Paraná, provincia de Entre Ríos, Argentina (Matías Martínez; Julio Spairani) - Acceso al PDF del resumen
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Sistema de consulta de datos e información agrometeorológica y agroclimática para la provincia de La Pampa. Juan Pablo Ferrandez, Natalia Gatinoni, Romina Mezher, María José Pizarro, Lorena Verónica Carreño, Rosario Olguín Paez, María Laura Belmonte, Yanina Bellini Saibene - Acceso al PDF del resumen
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Desafíos en la creación de shiny apps para la difusión de datos: diagramación, visualización y estabilidad y mantenimiento (Martín Opertti; Elina Gómez) - Acceso al PDF del resumen
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{Sknifedatar} Un paquete para el modelado y visualización de múltiples series de tiempo Rafael Zambrano, Karina Bartolomé - Acceso al PDF del resumen
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Analizando la estructura de mercado, competencia y comportamiento con R y concstats. Andreas Schneider - Acceso al PDF del resumen
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GridDER: Detecção e avaliação de dados de grade no R (Tainá Rocha) - Acceso al PDF del resumen
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Estudio de algunos métodos de reservas técnicas en condiciones de incertidumbre para seguros de no vida (Juan Ignacio Baccino; Ramón Álvarez) - Acceso al PDF del resumen
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Estudio de algunas propiedades del método de clustering k-modes mediante remuestreo (Ramón Álvarez) - Acceso al PDF del resumen
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Multiweb: análisis de redes ecológicas - Acceso al PDF del resumen
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VISUALIZING UNIVARIATE AND MULTIVARIATE IMPACTS OF TuMV INFECTION ON HOST PHYSIOLOGY AND MORPHOLOGY IN ARABIDOPSIS (Carlos Manacorda) - Acceso al PDF del resumen
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Paquete gfwr para acceder a datos globales de seguimiento de embarcaciones (Rocío Joo, Nathan A. Miller and Tyler Clavelle) - Acceso al PDF del resumen
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STRANGE-R METHODOLOGIES: Ensinando R de Trás-pra-Frente no serviço público (Carolina Musso, Hudson G. V. Fontenele, Paola F. de Oliveira, Taynná V. R. Almeida and Janaína Sallas) - Acceso al PDF del resumen
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Cómo ganarse la vida enseñando R (Yanina Noemi Bellini Saibene and Greg Wilson) - Acceso al PDF del resumen
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10 reglas para organizar un Club de Lectura (on-line) exitoso (Alejandra Bellini and Yanina Noemi Bellini Saibene) - Acceso al PDF del resumen
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Teaching Community-Engaged Data Science (Laurie Baker) - Acceso al PDF del resumen
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Organizing inclusive conferences with the community (Rocio Joo, Andrea Sánchez-Tapia, Sara Mortara, Yanina Bellini Saibene, Heather Turner, Dorothea Hug Peter, Natalia Soledad Morandeira, Matt Bannert, Batool Almazrouq, Elizabeth Hare, Laura Ación, Juan Pablo Narváez-Gómez, Marcela Alfaro Córdoba, Federico Marini, Rita Giordano, Silvia Canelón, Anicet Ebou, Adithi Upadhya, Joselyn Chávez and Janani Ravi) - Acceso al PDF del resumen
O RMarkdown possibilita criar relatórios reprodutíveis usando R. A nova geração do RMarkdown, que também é desenvolvida pela R Studio, se chama Quarto (https://quarto.org/) e surgiu em 2021. Quarto busca avançar para ser uma ferramenta de escrita científica e técnica para conteúdo além de R, funcionando bem também com Python, Julia e ObservableJS. Podemos usar o Quarto em para gerar diferentes tipos de arquivos, como relatórios, sites, apresentações, livros e outros (veja a galeria! https://quarto.org/docs/gallery/ ). Essa palestra pretende mostrar em uma atividade prática como os participantes podem usar o Quarto para criar apresentações, e disponibilizá-las online.
Nos enfocamos en enseñar los aspectos básicos del uso de RMarkdown para la creación de documentos HTML, reportes, presentaciones y dashboards en RStudio haciendo uso de los paquetes ggplot2, lattice, Flexdashboard y de las librerías de Matplotlib y Seborn, mostrando como RMarkdown permite no sólo trabajar con R pero también con otros lenguajes de programación como Python. Para luego publicar los documentos creados en plataformas como RPubs y Netlify, el asistente podra incrementar sus habilidades en el uso de R y RMarkdown convirtiendo sus análisis estadísticos o modelos de machine learning en documentos reproducibles, también mostraremos como añadir referencia bibliograficas a los documentos finales para ser usados tanto en el plano académico, como profesional.
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Hoy en día tenemos diversas opciones para ver, editar, y ejecutar nuestro código de R. Gracias a los entornos de programación (IDEs por sus siglas en inglés), es posible ir mucho más allá de archivos de texto. Los IDEs reconocen la sintaxis del lenguaje y nos brindan herramientas para interactuar eficientemente con todos los elementos involucrados en un flujo de trabajo. Para trabajar en R, uno de los IDEs más utilizados es RStudio. Este tutorial tiene como objetivo dar a conocer herramientas y atajos para editar, modificar y ejecutar código en RStudio de manera eficiente y cuyo resultado final sea más legible, organizado, y fácil de usar. Para aumentar la productividad, se verán atajos de teclado (por ejemplo, para insertar operadores comunes o navegar entre pestañas) y herramientas de edición, evitando así cortar/pegar y el uso excesivo del ratón o panel táctil. Además, el tutorial cubre ‘addins’ externos para estilizar y estructurar código, o agregar anotaciones sobre los paquetes que se están usando. Finalmente, se abordará la personalización del entorno, incluyendo la apariencia del texto, colores, y la organización de paneles y ventanas.
This tutorial will introduce some principles of text analysis using R. A first introductory part will show some examples of text analysis in practice in social research. A second part will deal with some basic text analysis in graphical mode (just mouse clicks, no coding) using R Commander. Although easy, this method has several limitations, so we go to the third and more extensive part, that will deal with text analysis writing code. There are a lot of packages in R for text analysis, some of them using tidy principles (don't worry for now), and some differences to other approaches. We will see differences between bag of words and semantic parsing. Data cleaning (or data wrangling) is also a (great) part in preparing data for analysis, and we will see the typical steps, like removing stopwords, stemming and lemmatization, etc. Data visualization like simple word frequencies, different ways to do different wordclouds, frequency of words and dictionary methods such as concept frequency, some basic sentiment analysis (specially for non-English speakers). Finally, we will enter into some basic machine learning, like topic modeling.
Debuggear o depurar los errores de tu código puede ser una tarea frustrante. Tal vez obtuviste un mensaje de error y hay que interpretarlo o tal vez el código devuelve un resultado que no es el esperado. Si bien no existe una herramienta o método mágico para identificar los errores en un código, depurar errores requiere de un proceso sistemático. En este tutorial aprenderás a utilizar funciones y herramientas que te ayudarán a depurar errores, analizando el código y haciendo preguntas necesarias que guien ese análisis. Cómo con cualquier tarea asociada a la programación, la depuración de errores es una habilidad que requiere práctica, por lo que en el tutorial tendrás la posibilidad de seguir los ejemplos, resolver nuevos problemas aplicando las herramientas vistas, discutir en grupo y hacer todas las preguntas que tengas.
En representación de nuestro sponsor Appsilon, Kamil Żyła nos presentará Rhino, la nueva herramienta para crear ShinyApps. Representing our sponsor Appsilon, Kamil Żyła will present Rhino, the new tool for creating ShinyApps. Tutorial en inglés. Tutorial in English.