1
Introducción
1.1
Contenido y plan del libro
1.2
RStudio y la instalación del entorno
1.2.1
Instalación de R y RStudio
1.2.2
Brevísima introducción a RStudio
2
Tablas (dataframes)
2.1
Inspección de una tabla
2.2
Selección de filas y columnas
2.3
Creación y eliminación de tablas y columnas
2.4
Ordenación
2.5
Lectura de datos externos
2.6
Gráficos básicos
2.6.1
Gráficos de dispersión
2.6.2
Gráficos de barras
2.6.3
Histogramas
2.6.4
Diagramas de caja (boxplots)
2.7
Resumen y referencias
2.8
Ejercicios adicionales
3
Vectores
3.1
Creación de vectores
3.2
Inspección de vectores
3.3
Selecciones
3.4
Distribuciones de probabilidad
3.5
Ordenación
3.6
Operaciones matemáticas y vectorización
3.7
Digresión: una calculadora de hipotecas con R
3.8
Digresión: creación de funciones
3.9
La función tapply
3.10
Resumen y referencias
3.11
Ejercicios adicionales
4
Introducción a la estadística con R
4.1
El test de Student
4.2
Regresión lineal
4.3
Regresión logística
4.4
Resumen y referencias
4.5
Ejercicios adicionales
5
Listas
5.1
Algunos usos de las listas
5.2
Exploración y manipulación de listas
5.3
Las funciones lapply, sapply y split
5.4
Resumen y referencias
5.5
Ejercicios adicionales
6
Paquetes, rmarkdown y shiny
6.1
Paquetes
6.2
Rmarkdown
6.3
Shiny
6.4
Resumen y referencias
6.5
Ejercicios adicionales
7
Web scraping y manipulación básica de texto
7.1
Web scraping
7.2
Manipulación básica de texto
7.3
JSON y XML
7.4
Resumen y referencias
7.5
Ejercicios adicionales
8
Pivotación de tablas con reshape2
8.1
La función melt y datos en formato largo
8.2
La función dcast y datos en formato ancho
8.3
Resumen y referencias
8.4
Ejercicios adicionales
9
Introducción a ggplot2
9.1
Una primera toma de contacto
9.2
Elementos de un gráfico en
ggplot2
9.2.1
Datos
9.2.2
Estéticas
9.2.3
Capas
9.2.4
Facetas
9.2.5
Más sobre estéticas
9.2.6
Temas
9.3
Ejemplos
9.3.1
Diagramas de cajas (y de violín)
9.3.2
Comparación de dos densidades
9.3.3
Series temporales
9.4
Resumen y referencias
9.5
Ejercicios adicionales
10
Introducción a ggmap
10.1
Funciones de
ggmap
10.1.1
Funciones para obtener mapas
10.1.2
Funciones para consultar APIs cartográficas
10.1.3
Funciones para representar elementos sobre mapas
10.2
Ejemplos
10.2.1
Puntos sobre mapas
10.2.2
Rutas sobre mapas
10.2.3
Más allá de los puntos: densidades y retículas
10.3
Resumen y referencias
10.4
Ejercicios adicionales
11
Procesamiento de tablas por trozos con plyr
11.1
Resúmenes de datos por bloques
11.2
Otras funciones similares a ddply de plyr
11.3
Transformaciones de datos por bloques
11.4
Más allá de summarize y transform
11.5
Cruces de tablas
11.6
Resumen y referencias
11.7
Ejercicios adicionales
12
Programación en R
12.1
Programación imperativa en R
12.1.1
Variables
12.1.2
Funciones
12.1.3
Expresiones condicionales
12.1.4
Bucles
12.2
Programación funcional en R
12.2.1
Funciones anónimas
12.2.2
Map, reduce y más
12.3
Orientación a objetos
12.3.1
Polimorfismo
12.4
Resumen y referencias
12.5
Ejercicios adicionales
13
Estadística y ciencia de datos con R
13.1
Árboles de decisión
13.2
Igualdad de medias y t-test
13.3
Igualdad de medias mediante remuestreos
13.4
Regresión lineal
13.5
Regresión logística
13.6
Modelos no lineales
13.7
Clústering con k-medias
13.8
Resumen y referencias
13.8.1
Árboles
13.8.2
Pruebas de hipótesis
13.8.3
Modelos lineales y sus extensiones
13.8.4
Clústering
13.9
Ejercicios adicionales
R para profesionales de los datos: una introducción
13.9
Ejercicios adicionales
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