1 Instalacion de software

1. Instalá o actualizá R en el ordenador que utilizarás durante el curso (https://cran.r-project.org). Asumo que ya lo tenés instalado, pero intentá actualizarlo si tenés una versión de R < 4.0.0. Puedes averiguar qué versión de R tenés ejecutando esto en la consola de R:

version$version.string

2. Actualizá todos los paquetes de R si ya tenías instalado R (⚠️ este paso puede tardar mucho en ejecutarse ⚠️):

update.packages(ask = FALSE)

3. Instalá R en la computadora que utilizarás durante el curso (https://cran.r-project.org/). Probablemente ya lo tenés instalado, pero intentá actualizarlo si tenés una versión de R < 4.0.0. Podés encontrar qué versión de R tenés ejecutando esto en la consola de R:

version$version.string

4. Instalá la interfaz de RStudio (https://posit.co/download/rstudio-desktop/, elejí la versión gratuita).

5. Abrí RStudio y seleccioná la pestaña “Tools” y luego “Global options” (última opción). Seleccioná la opción “Code”, luego seleccioná la casilla de “Soft wrap”.

6. También en Rstudio: Seleccioná la opción “Pane Layout” y mové “Source” al panel superior izquierdo y “Console” al panel superior derecho. Esta disposición asigna más espacio en la pantalla a los paneles más útiles. Dalé “Apply” y “Ok”. Para aquellos que no estén familiarizados con RStudio, “Source” es un editor de texto donde se escribe el código y donde guardas el código en un archivo físico (normalmente en formato .R) y la consola evalúa el código que se envia desde el “Source” e imprime los resultados (si los hay). Podés escribir código en la consola, pero no se guardará en un archivo físico.

7. Ahora en la consola de R en Rstudio ejecutá el siguiente código para instalar los paquetes que estaremos usando durante el curso:

# # cargar funciones del paquete "sketchy"
# source(
#   paste0(
#     "https://raw.githubusercontent.com/maRce10/",
#     "sketchy/main/R/load_packages.R"
#   )
# )
# source(
#   paste0(
#     "https://raw.githubusercontent.com/maRce10/",
#     "sketchy/main/R/internal_functions.R"
#   )
# )
# 
# instalar paquete sketchy para instalar otros paquetes y creer proyectos
# install.packages("sketchy")

# cargar paquete
library(sketchy)

# instalar/ cargar paquetes
load_packages(
  packages = c(
    "remotes",
    "RColorBrewer",
    "ggplot2",
    "viridis",
    "MASS",
    "psych",
    "lme4",
    "caret",
    "glmnet",
    "lmerTest",
    "sjPlot",
    "car",
    "nnet",
    "neuralnet",
    "randomForest",
    "dimRed",
    "MuMIn"
    github = "maRce10/sketchy"
  )
)

8. Creá un proyecto para el curso corriendo este código:

library(sketchy)

make_compendium(
  name = "r_avanzado",
  path = "DIRECTORIO_DONDE_HACER_EL_PROYECTO",
  Rproj = TRUE,
  readme = TRUE
)

(en realidad este es tambien un compendio de investigación)

Abrí el proyecto en Rstudio:

Este proyecto debe usarse cada vez que se trabaja código del curso ✌️

2 Recursos adicionales

• Introducción a Rstudio video

• kaggle: juegos de datos de ejemplo link:

• Datos para classificar personalidad

• R data sets: link