R

Efficient data analysis with data.table

data.table is one of the most efficient open-source in-memory data manipulation packages available today. It can summarise, compute new variables, re-arrange tables and perform group-wise operations quickly, and memory efficiently thanks to its highly optimised C code. It also provides fast alternatives to base R functions for reading and writing files. This three-hour tutorial will introduce participants to data.table’s basics. Through live coding sessions and hands-on exercises, we will learn how to use data.table as part of a data analysis pipeline; from reading data into memory to writing the results back, including exploration, data manipulation and joins. The tutorial will also lay the foundations for learning more advanced features, such as special symbols and combined operations.

Developing Software Together: using Git

It is a three-hour course on how to use Git and GitHub to collaboratively develop open source software with the R language. It was organized for the Champions program of rOpenSci.

Conquistando errores con R

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.

rOpenSci

Transforming science through open data, software & reproducibility

Programación literaria con R

Este curso está orientado tanto a personas con experiencia usando R como aquellas re recién comienzan. El foco no estará en correr modelos o utilizar una sintaxis específica para escribir código de R. El objetivo será transformar nuestros análisis usando R en trabajos reproducibles (o al menos desde el punto de vista de R).

Datos espaciales a lo tidy

En este tutorial vas a aprender a leer, analizar y visualizar datos espaciales grillados en R usando datos tidy

De planillas de cálculo a R

Este curso está dirigido a personas que utilizan hojas de cálculo para la manipulación de datos y que nunca han programado, pero que les gustaría aprender a trabajar con R. Por lo tanto, comienza desde el principio: ¿por qué utilizar R? y ¿por dónde empezar?

SISINTAR

Paquete de R para procesar y acceder a los datos de SISINTA

Ciencia de Datos para el Turismo

La ciencia de datos es una disciplina que ha brindado nuevas y maravillosas posibilidades a muchas industrias por medio de la explotación de datos. Junto con estas posibilidades, también ha traído consigo cambios y desafíos constantes. La industria del turismo no es una excepción. En este taller realizaremos una introducción al concepto de ciencia de datos y su proceso. Introduciremos el lenguaje de programación R como la caja de herramientas principales para poder llevar adelante cada tarea y etapa de este proceso.

agroclimatico

Conjunto de funciones para calcular índices y estadísticos climáticos hidrológicos a partir de datos tidy. Incluye una función para graficar resultados georeferenciados y e información cartográfica.

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!

R para Clima

Este curso está pensado para personas que trabajan con datos meteorológicos y climáticos y realizan análisis aplicados a distintas áreas como agricultura, salud, economía.

De Excel a R

Este curso está pensado para personas que usan Excel para la manipulación y análisis de datos pero les gustaría aprender a trabajar con R y nunca programaron. Por eso los contenidos comienzan desde el principio: ¿por qué usar R? y ¿por dónde empezar?

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).

RLadies

I’m part of R-Ladies since 2017.