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# Introducción {-}
El objetivo de este seminario es aprender a usar [R](https://www.r-project.org/) para preparar y visualizar datos, además de generar reportes reproducibles. Está pensado para alumnos de postgrado con conocimientos básicos de programación.
También conoceremos [jsPsychR](https://gorkang.github.io/jsPsychRmanual/index.html), un conjunto de herramientas creado por miembros del [CSCN](https://cscn.uai.cl/) para ayudar a crear paradigmas experimentales con [jsPsych](https://www.jspsych.org/), simular participantes, y estandarizar el proceso de preparación y análisis de datos.
[R](https://www.r-project.org/) es un lenguaje de programación abierto, con una gran comunidad, orientado al trabajo, visualización y modelado de datos en contextos científicos y técnicos. Nos introduciremos de manera práctica a R, resolviendo problemas que encontramos habitualmente durante el quehacer científico, focalizándonos en el trabajo abierto, colaborativo y reproducible.
## Objetivos {-}
Dar las herramientas básicas a los alumnos para que puedan trabajar de manera autónoma con R y RStudio para el proceso de importación, transformación, visualización y reporte de datos.
Al finalizar el curso deberíamos ser capaces de:
* Importar archivos de datos, transformar los datos, crear nuevas variables.
* Realizar análisis de datos exploratorios, visualizar distribuciones y comparar grupos.
* Generar reportes reproducibles con Quarto/RMarkdown
* Crear paradigmas experimentales y un pipeline completo para la preparación de datos con [jsPsychR](https://gorkang.github.io/jsPsychRmanual/index.html).
## Como empezar {-}
Si ya has completado los pasos [A-B-C](#empezando-en-a-b-c) y [otras dependencias a instalar](#otras-dependencias-a-instalar) indicados en **[preparando nuestro sistema](#preparando-sistema)**, puedes lanzar el siguiente código en tu ordenador para descargar los materiales del curso:
```{r como-empezar, eval=FALSE}
if (!require('usethis')) install.packages('usethis'); library('usethis')
usethis::use_course("gorkang/R_preparacion_visualizacion_datos")
```
Sigue las instrucciones que aparecen en la Consola para tener un **nuevo proyecto de RStudio con todos los materiales del curso**. El código anterior creará una carpeta llamada `R_preparacion_visualizacion_datos-master`.
La carpeta `R_preparacion_visualizacion_datos-master` contiene varias cosas. Las mas importantes son:
- `R_preparacion_visualizacion_datos.Rproj`: para abrir el proyecto de RStudio del curso. **Ábrelo siempre usando este archivo**.
- Carpeta `docs`: puedes abrir `docs/index.html` en tu navegador para ver el "libro" de este curso. Alternativamente, puedes consultar una [version online del libro](https://gorkang.github.io/R_preparacion_visualizacion_datos/index.html)
- Carpeta `qmd`: En esa carpeta esta el código fuente de los capítulos del libro
- Carpeta `data`: Cuando usemos archivos de datos, vendrán de aquí
::: {.callout-tip collapse="true"}
### En ocasiones encontraras un recuadro como este. En la [versión online del libro](https://gorkang.github.io/R_preparacion_visualizacion_datos/), si haces click sobre el, aparecerá una pista sobre como resolver el ejercicio.
¡No hagas click sin antes haber intentado resolver el ejercicio sin ayuda!
:::
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## Bibliografía {.bibliografia -}
Bryan, J., & Hester, J. What They Forgot to Teach You About R. https://whattheyforgot.org/
Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. O'Reilly Media, Inc. https://r4ds.had.co.nz/
Wickham, H. (2014). Advanced r. Chapman and Hall/CRC. https://adv-r.hadley.nz/
Xie, Y., Allaire, J. J., & Grolemund, G. (2018). R Markdown: The Definitive Guide. CRC Press. https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/
Yihui Xie (2018). bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown https://bookdown.org/yihui/bookdown/markdown-syntax.html