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https://github.com/koldlight/curso-r-dataviz

Curso abierto, gratuito y en español. Recorre las principales herramientas de visualización de generación de gráficos, mapas, informes y cuadros de mando en R
https://github.com/koldlight/curso-r-dataviz

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Curso abierto, gratuito y en español. Recorre las principales herramientas de visualización de generación de gráficos, mapas, informes y cuadros de mando en R

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README 

        
# Curso de visualización de datos en R



El curso está disponible en [https://rdataviz.luzfrias.com/](https://rdataviz.luzfrias.com/)



## Presentación del curso



La visualización es una parte esencial de cualquier proyecto de datos. Nos ayuda a comprender la estructura de nuestro dataset y a detectar patrones y outliers.



El objetivo de esta asignatura es conocer en líneas generales la teoría de la visualización y utilizar las herramientas que nos provee R. Exploraremos herramientas como ggplot para el diseño de gráficos estáticos, leaflet para datos espaciales y shiny para montar cuadros de mando interactivos.



## Índice



### Tema 1. Gráficos estáticos con ggplot: nivel básico



* Introducción a la visualización

* Mapeos y geometrías

* Gráficos de puntos

* Gráficos de líneas



### Tema 2. Gráficos estáticos con ggplot: nivel intermedio



* Escalas

* Transformaciones estadísticas

* Gráficos de barras

* Zoom



### Tema 3. Gráficos estáticos con ggplot: nivel avanzado



* Títulos, etiquetas y textos

* Temas

* Mapas

* Guardar los gráficos



### Tema 4. Mapas interactivos con leaflet



* Mapas base y controles del mapa

* Marcadores

* Coropletas



### Tema 5. Gráficos interactivos con plotly: nivel básico



* Gráficos estáticos vs interactivos

* Primeros gráficos interactivos

* Controles y personalización

* Gráficos de puntos, líneas y barras



### Tema 6. Gráficos interactivos con plotly: nivel avanzado



* Controles

* Animaciones



### Tema 7. Diseño de informes estáticos con rmarkdown



* Markdown

* Bloques de código

* Renderizado

* Parámetros



### Tema 8. Diseño de informes web con flexdashboard



* Layouts

* Componentes

* Personalización avanzada



### Tema 9. Diseño de cuadros de mando con shiny: nivel básico



* Arquitectura

* Aplicación básica y conceptos

* Interfaz de usuario



### Tema 10. Diseño de cuadros de mando con shiny: nivel avanzado



* Controles de usuario

* Salida reactiva

* Una aplicación completa



### Tema 11. Proyecto



## 3. Material audiovisual y complementario



Para seguir este curso, es necesario contar con los siguientes paquetes de R instalados: ggplot2, scales, rjson, leaflet, dplyr, plotly, rmarkdown, flexdashboard y shiny.



Además, nos resultará muy útil tener a mano las siguientes "chuletas" de uso de las herramientas que vamos a utilizar:



* [ggplot2](https://posit.co/wp-content/uploads/2022/10/data-visualization-1.pdf)

* [leaflet](https://posit.co/wp-content/uploads/2022/10/leaflet.pdf)

* [plotly](https://images.plot.ly/plotly-documentation/images/r_cheat_sheet.pdf)

* [rmarkdown](https://posit.co/wp-content/uploads/2022/10/rmarkdown-1.pdf)

* [shiny](https://posit.co/wp-content/uploads/2022/10/shiny-1.pdf)



## Contribuye



Si ves algo incorrecto, que no se entiende bien, crees que falta alguna explicación o tienes alguna idea que compartir, puedes crear una `issue` en el repositorio.



## Licencia



[![](http://i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png)](http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)



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