Webs con RMarkdown

Querés compartir tus resultados y tenés un archivo RMarkdown en el que estuviste trabajando. Podrías compartir la carpeta del proyecto o un link a un repositorio pero sería ideal que cualquier persona pueda ver esos hermosos resultados sin necesidad de correr código. La otra alternativa es knitear el documento para compartir un PDF o archivo de Word. Las opciones no terminan ahí, Rmarkdown abre un mundo de posibilidades para trabajar con código de R, texto y además compartir los resultados (y cualquier otra cosa!

Un taller de R desde cero en nerdearla

Hace un par de días tuve la super gran oportunidad de probar algunas prácticas que fui descubriendo en los últimos meses gracias a los materiales de The Carpentries y el workshop de Mine Çetinkaya-Rundel en LatinR. ¿Dónde? Todos los años se organiza el evento NERDEARLA, una mezcla de charlas, tallares y networking. Y este año desde RLadies Buenos Aires aceptamos la invitación de participar con un taller de R para principiantes.

Mi charla en LatinR 2019

En esta segundo edición de LatinR 2019 tuve la chance de presentar por primera vez en un congreso de R, ¡qué gran experiencia! Aproveché la oportunidad para presentar mi primer paquete rvad para el procesamiento de datos de viento medidos por radares Doppler pero también mi experiencia armando un paquete. Si te interesa el tema, podés encontrar la presentación acá y el repositorio con el paquete por acá. De yapa, hace un tiempito escribí un post sobre como usar el paquete acá.

rvad o cómo calcular el viento

Cómo parte de mi tesis de licenciatura implementé un algorítmo para calcular el viento horizontal a partir de observaciones de radares. Lo escribí en python y era super lento, seguramente por mi culpa! La buena noticia es que este año pasé el código al lado del bien y ahora hay un paquete de R. El objetivo del paquete rvad es aproximar las componentes del viento horizontal a partir del viento radial medido por un radar Doppler usando el método Velocity Azimith Displya o VAD de Browning and Wexler (1968).