Al momento de recopilar datos experimentales reales, privados o públicos, para su análisis e interpretación, es común toparnos con una pared: los datos a usar no están formateados de la misma manera, tiene una agrupación compacta o presentan errores tipográficos que evitan su correcta lectura y manipulación. En este minitaller, aprenderemos algunas herramientas para leer y/o escribir grandes volúmenes de datos con formatos similares, identificar errores de formato y lectura de archivos de datos, leer información de forma eficiente, idear estrategias para limpiar y organizar datos, obtener algunos estadísticos básicos de los datos y realizar graficaciones automatizadas masivas.
Jueves 14 de marzo de 2024, 5 p.m. (CDMX)
- David Rendon Luna
Candidato a Doctor en Ciencias Bioquímicas por la UNAM, y finaliza sus estudios de doctorado en el Instituto de Biotecnología-UNAM, enfocándose en el estudio de la relación estructura-función de proteínas desordenadas de plantas en ambientes que simulan deshidratación in vitro. Está certificado como “Instructor” por la fundación The Carpentries, dedicada a la enseñanza de habilidades de programación y ciencia de datos. Ha participado en diversas ediciones de los Talleres Internacionales de Bioinformática (TIBs) organizados por el Nodo Nacional de Bioinformática-CCG, primero como participante y posteriormente como ayudante. Posee habilidades de análisis de datos y programación en R, Bash, Python y Perl, así como un desempeño óptimo en línea de comandos. Además, es violinista, y un ávido lector de novelas de ciencia-ficción y de fantasía épica
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R >=4.0 y RStudio
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install.packages("tidyverse", dependencies = TRUE)
install.packages("readxl", dependencies = TRUE)
install.packages("writexl", dependencies = TRUE)
install.packages("pals")
install.packages("scales")
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