README.md

WIDS2020 - Córdoba

Workshop

by Patricia A. Loto

---

Fecha y Lugar

🗓️ Jueves 5 de marzo del 2020
⏰ 15:30 - 18:30
🏨 Universidad Tecnológica Nacional- Facultad Regional Córdoba- Maestro M. Lopez esq. Cruz Roja, Córdoba.

🌎 Más información sobre WIDS2020

Descripción

¿Este curso es para mí?

1. Tienes conocimientos básicos del lenguaje R o Python y quieres aprender especificamente sobre visualización de datos.
2. Quieres conocer cúales son los componentes visuales de un gráfico.
3. Quieres entender los principios básicos de la Grámatica de gráficos en capas y cómo son implementadas en ggplot2.
4. Quieres conocer cuáles son los gráficos más comúnmente utilizados y cómo desarrollarlos con ggplot2.

💻 Antes del workshop

Gracias por inscribirte a este workshop, en el mismo trabajaremos con la versión más reciente de R y Rstudio, por lo que, para aprovecharlo deberás traer una pc portátil con lo siguiente instalado:

Instalación de R and RStudio

• Una versión reciente de R (>=3.6.2) disponible de manera gratuita para su descarga en CRAN.

• Una versión reciente de Rstudio Desktop (>=1.2.5033) disponible de manera gratuita para su descarga en Rstudio.

En ambos casos, ten en cuenta cuál es el Sistema Operativo que utilizas y la versión del mismo (32 o 64 bits) para descargar la versión correcta tanto de R como de Rstudio.

• Los paquetes que utilizaremos pueden instalarse, abriendo Rstudio y ejecutando las siguientes sentencias:

mis_paquetes <- c("tidyverse", "gapminder","babynames","survey","socviz","here","cowplot", 
                  "patchwork", "ggrepel","ggridges","ggforce", "gridExtra","extrafont",
                  "scales","wesanderson","viridis", "viridisLite","prismatic","fishualize",
                  "RColorBrewer","ggthemes","hrbrthemes","plotly","highcharter","GGally","sf",
                  "maps", "mapdata","mapproj","rnaturalearth","devtools")

install.packages(mis_paquetes, repos = "http://cran.rstudio.com")
remotes::install_github("clauswilke/ggtext")

Para poder instalar de manera exitosa los paquetes, es necesario que estés conectado a Internet.

¿Cómo verifico que los paquetes se instalaron correctamente?

Para verificar que los paquetes se cargaron correctamente, por favor ejecutá las sentencias que están a continuación:

easypackages::libraries("tidyverse", "gapminder","babynames","survey","socviz","here","cowplot", 
                        "patchwork", "ggrepel","ggridges","ggforce", "gridExtra","extrafont",
                        "scales","wesanderson","viridis", "viridisLite","prismatic","fishualize",
                        "RColorBrewer", "ggtext","ggthemes","hrbrthemes","plotly","highcharter","GGally",
                        "sf","maps", "mapdata","mapproj","rnaturalearth","devtools")

✍️ Slides y Código

Tanto la presentación como los archivos rmarkdown se encuentran en la carpeta Material.

📓 Bibliografía

Para la elaboración tanto del material teórico como de los ejercicios prácticos se utilizaron como referencia, los libros descriptos a continuación:

• R para Ciencia de Datos de Hadley Wickham - Capítulo 3: Visualización de datos y Capítulo 28: Comunicar con gráficos.

• R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data de Winston Chang - Capítulo 1: Bar and line graphs.

• A Data Visualization: a practical introduction de Kieran Healy.

• Fundamentals of Data Visualization de Claus Wilke.

Material y Recursos Extras

📦 Paquetes

En el presente curso trabajaremos con el paquete ggplot2, pero existen otros paquetes que puedes explorar:

• patchwork/cowplot: tienen la misma finalidad, permiten combinar dos o más gráficos.

• paletteer: agrupa una gran colección de paletas de colores.

• plotly/highcharter: ambos permiten realizar gráficos interactivos.

• gganimate: permite agregarle animación a los gráficos hechos con ggplot2.

• esquisse: facilita la exploración y visualización de datos.

• ggtext: permite extender las funcionalidades de ggplot2, mediante la customización de títulos, subtítulos, anotaciones, etc.

Espero te sean de utilidad.

📚 Libros para profundizar en la visualización de datos.

• ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis de Hadley Wickham.

• Data Visualization with R de Rob Kabacoff - Capítulo 12: Interactive Graphs y Capítulo 13: Advice / Best Practices .

• Graphical Data Analysis with R de Antony Unwin.

Sitios Webs.

• The R graph Gallery
• Highcharter
• From Data to Viz
• RStudio Education

Tutoriales.

• A ggplot2 Tutorial for Beautiful Plotting in R por Cédric Scherer

• The Grammar and Graphics of Data Science por Rstudio.

• Tutorial interactivo de gráficos con el paquete learnr por Yanina Bellini Saibene

Presentaciones en español.

• Taller Introductorio a ggplot2 por Gaby Sandoval para R-Ladies Santiago.
• Visualización de datos espaciales por Steph Orellana Bello para R-Ladies Santiago.

Presentaciones en inglés.

• Take A Sad Plot & Make It Better por Alison Presmanes Hill
• Plot Twist: 10 Bake Offs, Visualized 11 Ways por Alison Presmanes Hill
• Data Visualization in the Tidyverse por Alison Presmanes Hill
• Data Visualisation in R por Danielle Navarro
• Robust-tools: data visualization por Danielle Navarro

Talleres/Videos.

• Charlar con R - Toma 5 | Visualizaciones y datos textuales para R-Ladies Bs-As. por María Nanton
• Drawing Anything with ggplot2 por Thomas Lin Pedersen.
• ggplot2 workshop part 1 por Thomas Lin Pedersen.
• ggplot2 workshop part 2 por Thomas Lin Pedersen.

Para enseñar visualización de datos.

• "Let them eat cake (first)!" por Mine Cetinkaya-Rundel
• Incorporating visualization into statistics education por Mine Cetinkaya-Rundel