Análisis de datos en fortificación de alimentos a gran escala con R. Una Introducción Práctica
¡Construye investigaciones con R!
En este curso, te convertirás en un ‘arquitecto’ del análisis de datos en la fortificación de alimentos, utilizando R como tu herramienta principal. Aprenderás a:
- leer datos.
- ordenar y transformar conjuntos de datos.
- procesar y presentar los resultados en forma de tablas y gráficos.
👉 ¡Para saber más del curso, consulta nuestra conferencia introductoria, mira el siguiente video promocional o escucha el podcast!
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Podcast
Escucha nuestro podcast introductorio para conocer más sobre los contenidos que serán abordados en el curso:
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¿Qué aprenderás?
Este curso está diseñado para profesionales interesados en el estudio de la fortificación de alimentos a gran escala. Aquí tienes un vistazo rápido:
👉 Haz clic para ver el contenido del curso
- Tema I: Introducción a R y RStudio.
- Tema II: Importación de datos.
- Tema III: Ordenar datos.
- Tema IV: Manipulación de datos.
- Tema V: Representación tabular.
- Tema VI: Representación gráfica.
- Tarea Final: Informes con R Markdown.
Calendario del Curso
Estructura Diaria Cada día incluye sesiones teóricas, prácticas, descansos y actividades gamificadas.
Sesiones teóricas: Conferencias interactivas con ejemplos de fortificación de alimentos a gran escala.
Sesiones prácticas: Ejercicios guiados y retos diarios.
Coffee breaks: 15 minutos entre bloques.
Descargue la agenda del curso en formato PDF:
Horario | Día 1 (martes) | Día 2 (miércoles) | Día 3 (Jueves) |
---|---|---|---|
Mañana 🌞 | introducción, Conf. Tema I | Conf. Tema III | Conf. Tema V |
Coffee breaks ☕ | ☕ | ☕ | ☕ |
Mañana 🌞 | Pract. Tema I | Pract. Tema III | Conf. Tema VI |
Almuezo 🍽️ | 🍽️ | 🍽️ | 🍽️ |
Tarde 🌆 | Conf. Tema II | ️ Conf. Tema IV | ️Pract. Tema V |
Coffee breaks ☕ | ☕ | ☕ | ☕ |
Tarde 🌆 | Pract. Tema II | ️Pract. Tema VI | ️Pract. Tema VI |
Estructura de módulos
A continuación, te presentamos la estructura detallada de los módulos del curso, basada en el flujo de trabajo propuesto en el libro R for Data Science de Hadley Wickham y Garrett Grolemund. Cada módulo está diseñado para guiarte paso a paso en el análisis de datos relacionados con la fortificación de alimentos.
Tema I: Introducción a R y RStudio
- Objetivo: Familiarizarse con el entorno de trabajo.
- Contenido clave:
- ¿Qué es R y por qué es útil en ciencias de la salud?
- Instalación y configuración de R y RStudio.
- Interfaz de RStudio: Consola, script, ambiente, gráficos.
- Creación de objetos básicos (vectores, listas, data frames).
- 🚀 Conferencia: Conferencia 1 en formato PDF.
- 🎉 Desafío 1: Hierro – Cimientos de Código PDF.
- 😊 Recompensa : Insignia 🏗️ “Cimientos Sólidos” .
Tema II: Importación de datos
- Objetivo: Aprender a leer datos desde diferentes formatos.
- Contenido clave:
- Leer archivos CSV usando
readr
. - Leer archivos Excel usando
readxl
. - Manejo de problemas comunes (codificación, separadores, valores perdidos).
- Leer archivos CSV usando
- 🚀 Conferencia: Conferencia 2 en formato PDF.
- 🎉 Desafío 2: Zinc – Puertas a los Datos PDF.
- 📚 Datos: Base de datos de nutrición csv.
- 📚 script: Rcript en R zip.
- 😊 Recompensa : Insignia 🪓 “Estructuras Estables”.
- 📚 Bibliografía: Capítulo 11: Importar datos.
Tema III: Ordenar datos
- Objetivo: Aprender a organizar y limpiar datos para facilitar su análisis.
- Contenido clave:
- Reorganizar columnas y filas con
tidyr
. - Convertir datos de formato ancho a largo (y viceversa) con
pivot_longer()
ypivot_wider()
. - Separar y combinar columnas.
- Reorganizar columnas y filas con
- 🚀 Conferencia: Conferencia 3 en formato PDF.
- 🎉 Desafío 3: Vitamina A – Claridad en la Oscuridad PDF.
- 😊 Recompensa : Insignia 🌟 “Datos Transparentes”
- 📚 Bibliografía: Capítulo 12: Tibbles y Capítulo 13: Datos limpios.
Tema IV: Manipulación de datos
- Objetivo: Aprender a transformar y resumir datos.
- Contenido clave:
- Filtrar, seleccionar y ordenar datos con
dplyr
. - Crear nuevas variables con
mutate()
. - Resúmenes estadísticos básicos con
summarise()
.
- Filtrar, seleccionar y ordenar datos con
- 🚀 Conferencia: Conferencia 4 en formato PDF.
- 🎉 Desafío 4: Ácido Fólico – Datos que Nutren PDF.
- 😊 Recompensa : Insignia 🌱 “Transformación Vital”
- 📚 Bibliografía: Capítulo 5: Data Transformation.
Tema V: Representación tabular
- Objetivo: Aprender a generar tablas profesionales.
- Contenido clave:
- Realizar análisis básicos.
- Generar tablas resumen con
gtsummary
.
- 🚀 Conferencia: Conferencia 5 en formato PDF.
- 🎉 Desafío 5: Yodo – Iluminando Hallazgos PDF.
- 😊 Recompensa : Insignia 💡 “Insight Brillante”
Tema VI: Representación gráfica
- Objetivo: Aprender a visualizar datos.
- Contenido clave:
- Crear gráficos básicos con
ggstatsplot
(barras, líneas, dispersión). - Personalizar gráficos para comunicar hallazgos clave.
- Crear gráficos básicos con
- 🚀 Conferencia: Conferencia 6 en formato PDF.
- 🎉 Desafío 5: Yodo – Iluminando Hallazgos PDF.
- 😊 Recompensa : Insignia 💡 “Insight Brillante”
Conclusiones y recomendaciones.
Notas Adicionales
- Gamificación :
- Cada práctica desbloquea una insignia virtual (ejemplo: 🏗️ Cimientos Sólidos , 🪴 Transformación Vital ).