programa.Rmd

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title: "Programa"
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  Listado de temas a tratar a lo largo del curso
site: distill::distill_website
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**Sesión 1**: Presentación

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**Sesión 2**: Introducción 

Conociendo R + RStudio

* R base y el suite _Tidyverse_

* Organizar el trabajo (.Rproj, `here` y git)

* Reproducibilidad y Comunicación (.R y Rmd)

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**Sesión 3**: Domar los datos I

Los principales paquetes y sus verbos para: 

1. leer datos (`readr`, `heaven`, `readxl`, `googlesheets4`, [etc](https://www.tidyverse.org/packages/#import))

2. limpiar datos (`tidyr`, `janitor`, `tibble`)

3. transformar datos (`dplyr`)

**Herramientas auxiliares para mejorar el flujo del código:**

-   la pipa de `magrittr` (`%>%`) para encadenar y `glue` para facilitar la concatenación.

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**Sesión 4**: Domar los datos II

-   \+`dplyr`

Ampliando la caja de herramientas: 

1. `lubridate` para trabajar el _tiempo_

2. `forcats` para datos categóricos (*factors*)

3. `stringr`para datos de texto 

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**Sesión 5**: Programación (intro)

Funciones para no repetirse uno mismo

-   Escribir funciones

-   Programación funcional (Introducción a `purrr` )

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**Sesión 6**: Data Viz I

* _La Gramática de los Gráficos_

* Introducción a `ggplot2`

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**Sesión 7**: Data Viz II

* Las muchas capas de `ggplot2` 

* Extensiones: `patchwork`, `ggforce`, `ggparliament`, entre otros. 

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**Sesión 8**: Data Viz III

Distintas formas de representar información geográfica: 

1. `sf`: para mapas estáticos

2. `leaflet`: para mapas interactivos

3. `geofacetAr`: para _grillas como si fueran mapas_

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**Sesión 9**: Tópicos I

Descargar datos de la web: ejemplos aplicados con la API de _Twitter_ vía `rtweet` y scraping con `rvest`

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**Sesión 10**: Tópicos II


Análisis Cuantitativo de Texto: una primera aproximación a `tidytext`, `tm` , `topicmodels` y otros. 

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**Sesión 11**: Tópicos III - Modelado