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EconomiaUNAM

Lifecycle: experimental

El objetivo del paquete EconomiaUNAM es:

  • Desarrollar tutoriales en español para enseñar R en las clases de la FE UNAM
  • Ofrecer funciones que simplifiquen la enseñanza de temas complicados de matemáticas, estadística y econometría
  • Tener un conjunto de herramientas que faciliten el aprendizaje de R para todos los estudiantes de la Facultad de Economía

Tutoriales Planeados y status

  • ✅ 1. Vectores
  • ✅ 2. Matrices y arreglos
  • ✅ 3. Introducción a dplyr
  • 4. Medidas de dispersión [PENDING]
  • 5. Medidas de forma [PENDING]
  • 6. Regla empírica [PENDING]
  • 7. Introducción a Regresiones Lineales y pruebas de hipótesis [EN CONSTRUCCIÓN]

Instalación

Para instalar este paquete a través de Github usar:

devtools::install_github("cghv94/EconomiaUNAM")

Tutoriales disponibles

  1. boceto-tutorial
  2. tutorial
  3. tutorial_vectores

Para conocer los tutoriales disponibles usar:

#FUNCTION NOT COMPATIBLE CURRENTLY
learnr::available_tutorials(package = "EconomiaUNAM")

Para correr un tutorial disponible en este paquete basta con correr el comando:

learnr::run_tutorial("NombreDelTutorial", package = "EconomiaUNAM")

Crea nuevos tutoriales

Para crear un nuevo tutorial recomendamos usar el comando

usethis::use_tutorial(NOMBRE, TITULO, open = rlang::is_interactive())

Recursos para enriquecer tutoriales

Paquetes que extienden la funcionalidad

en CRAN

  • sortable : agrega la posibilidad de hacer drag and drop a los tutoriales y permite clasificar preguntas con arrastrar y soltar. question_rank() that allows ranking questions with drag-and-drop.

  • Flash Cards: crear tarjetas de memoria para Shiny a partir de un set de datos.

  • DiagrammeR: permite compilar texto en diagramas para hacer Mapas Conceptuales. En este post Bellini explica cómo usarlo.

  • ModernDive: Es un libro y un paquete para aprender estadística. “Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse” Código fuente

  • OpenIntro: Es un libro y un paquete. The package contains data sets used in our open-source textbooks along with custom plotting functions for reproducing book figures. Código fuente

en Desarrollo

  • Gradethis: proporciona varios métodos para calificar los ejercicios en un tutorial interactivo.

  • Parsons: permite crear problemas de Parsons personalizados para enseñar programación.

  • learnres: Este paquete contiene dos plantillas para generar tutoriales.

Tutoriales y código útil

  • Teacups, Giraffes, & Statistics: una hermosa serie de módulos para aprender estadísticas y programación en R para estudiantes, científicas/os y entusiastas de las estadísticas. Código fuente

  • Data Science in a box: serie de tutoriales del conocido curso de Mine Çetinkaya-Rundel. Presenta 8 tutoriales que se pueden usar desde Shiny, instalarse como paquete y acceder a su código fuente.

  • RStudio Primers: son una serie de tutoriales de RStudio generados para aprender conceptos básicos de ciencia de datos con los tutoriales interactivos. Se agrupan en seis temas: conceptos básicos, trabajando con datos, visualizando datos, ordenando tus datos, iterando y escribiendo funciones. Desde este repositorio de github se puede acceder a su código fuente.

  • R for Data Science en Español: el famoso libro de Wickham y Grolemund, pero traducido al español.

  • Introducción R, manipulación y visualización en R: es un libro electrónico con enfoque a manipulación y gráficación con dplyr y ggplot2

Referencias

Aprendiendo {learnr} de Yahina Bellini Saibene : https://learning-learnr.netlify.app/post/recursos/