Programação

Comunicando seus resultados: Criando apresentações com Quarto.

O RMarkdown possibilita criar relatórios reprodutíveis usando R. A nova geração do RMarkdown, que também é desenvolvida pela R Studio, se chama Quarto (https://quarto.org/) e surgiu em 2021. Quarto busca avançar para ser uma ferramenta de escrita científica e técnica para conteúdo além de R, funcionando bem também com Python, Julia e ObservableJS. Podemos usar o Quarto em para gerar diferentes tipos de arquivos, como relatórios, sites, apresentações, livros e outros (veja a galeria! https://quarto.org/docs/gallery/ ). Essa palestra pretende mostrar em uma atividade prática como os participantes podem usar o Quarto para criar apresentações, e disponibilizá-las online.

Introducción a RMarkdown, creando reportes con R y Python en RStudio.

Nos enfocamos en enseñar los aspectos básicos del uso de RMarkdown para la creación de documentos HTML, reportes, presentaciones y dashboards en RStudio haciendo uso de los paquetes ggplot2, lattice, Flexdashboard y de las librerías de Matplotlib y Seborn, mostrando como RMarkdown permite no sólo trabajar con R pero también con otros lenguajes de programación como Python. Para luego publicar los documentos creados en plataformas como RPubs y Netlify, el asistente podra incrementar sus habilidades en el uso de R y RMarkdown convirtiendo sus análisis estadísticos o modelos de machine learning en documentos reproducibles, también mostraremos como añadir referencia bibliograficas a los documentos finales para ser usados tanto en el plano académico, como profesional.

[POSPUESTO / ADIADO / POSTPONED] Herramientas y atajos para programar eficientemente con RStudio.

Hoy en día tenemos diversas opciones para ver, editar, y ejecutar nuestro código de R. Gracias a los entornos de programación (IDEs por sus siglas en inglés), es posible ir mucho más allá de archivos de texto. Los IDEs reconocen la sintaxis del lenguaje y nos brindan herramientas para interactuar eficientemente con todos los elementos involucrados en un flujo de trabajo. Para trabajar en R, uno de los IDEs más utilizados es RStudio. Este tutorial tiene como objetivo dar a conocer herramientas y atajos para editar, modificar y ejecutar código en RStudio de manera eficiente y cuyo resultado final sea más legible, organizado, y fácil de usar. Para aumentar la productividad, se verán atajos de teclado (por ejemplo, para insertar operadores comunes o navegar entre pestañas) y herramientas de edición, evitando así cortar/pegar y el uso excesivo del ratón o panel táctil. Además, el tutorial cubre ‘addins’ externos para estilizar y estructurar código, o agregar anotaciones sobre los paquetes que se están usando. Finalmente, se abordará la personalización del entorno, incluyendo la apariencia del texto, colores, y la organización de paneles y ventanas.

Introduction to Text Analysis with R.

This tutorial will introduce some principles of text analysis using R. A first introductory part will show some examples of text analysis in practice in social research. A second part will deal with some basic text analysis in graphical mode (just mouse clicks, no coding) using R Commander. Although easy, this method has several limitations, so we go to the third and more extensive part, that will deal with text analysis writing code. There are a lot of packages in R for text analysis, some of them using tidy principles (don't worry for now), and some differences to other approaches. We will see differences between bag of words and semantic parsing. Data cleaning (or data wrangling) is also a (great) part in preparing data for analysis, and we will see the typical steps, like removing stopwords, stemming and lemmatization, etc. Data visualization like simple word frequencies, different ways to do different wordclouds, frequency of words and dictionary methods such as concept frequency, some basic sentiment analysis (specially for non-English speakers). Finally, we will enter into some basic machine learning, like topic modeling.

Conquistando errores en R.

Debuggear o depurar los errores de tu código puede ser una tarea frustrante. Tal vez obtuviste un mensaje de error y hay que interpretarlo o tal vez el código devuelve un resultado que no es el esperado. Si bien no existe una herramienta o método mágico para identificar los errores en un código, depurar errores requiere de un proceso sistemático. En este tutorial aprenderás a utilizar funciones y herramientas que te ayudarán a depurar errores, analizando el código y haciendo preguntas necesarias que guien ese análisis. Cómo con cualquier tarea asociada a la programación, la depuración de errores es una habilidad que requiere práctica, por lo que en el tutorial tendrás la posibilidad de seguir los ejemplos, resolver nuevos problemas aplicando las herramientas vistas, discutir en grupo y hacer todas las preguntas que tengas.

Creating Shiny Apps with Rhino: the new framework Shiny apps.

En representación de nuestro sponsor Appsilon, Kamil Żyła nos presentará Rhino, la nueva herramienta para crear ShinyApps. Representing our sponsor Appsilon, Kamil Żyła will present Rhino, the new tool for creating ShinyApps. Tutorial en inglés. Tutorial in English.

Inauguración

¡No te pierdas la quinta edición de LatinR! Este año nos reunimos de manera virtual para aprender sobre los últimos desarrollos de R en nuestra región.

De los datos a la acción: Shiny como herramienta para la divulgación y el cambio social

Gestor Logístico para un sistema de bicicletas compartidas: Caso Santiago de Chile

mapeAr: visualizando información geográfica del turismo.

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

d4t4tur: Uso de R para las estadísticas de tuRismo en Argentina

Repositorio integrado de indicadores de gobiernos locales en Chile

API de codificación automática para la producción de estadísticas oficiales

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

Keynote: ¿Cómo convertirse en desarrolladoR en dos pasos?

Aprendizaje automático para el estudio de eventos políticos: Aplicación de modelos semisupervisados en archivos de América Latina (Bastián González-Bustamante)

Uso de R en la exploración de la investigación artística

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

Un pequeño ecosistema de paquetes de R potenciado por fastmatrix

La importancia del código fuente y el paquete annotater para añadir contexto sobre librerías adicionales

plyLoadR, a new htmlwidget for mesh evolution visualization

CRAN Task Views para Guiar a usuaries de paquetes de R

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

Keynote: A tour of the Apache Arrow ecosystem for the R community

Movilidad Google para predecir la Demanda de Combustible con R

Predicción de robos mediante un enfoque espaciotemporal

srvyuRu: Un paquete para procesar encuestas mediante metaprogramación

Reporte automatizado para el monitoreo de tiempos garantizados de patologías GES para hospitales públicos de Chile

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

Medición territorial de las principales cadenas agropecuarias del departamento Paraná, provincia de Entre Ríos, Argentina

Sistema de consulta de datos e información agrometeorológica y agroclimática para la provincia de La Pampa

Desafíos en la creación de Shiny apps para la difusión de datos: diagramación, visualización y estabilidad y mantenimiento

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

{Sknifedatar} Un paquete para el modelado y visualización de múltiples series de tiempo

Analizando la estructura de mercado, competencia y comportamiento con R y *concstats*

GridDER: Detecção e avaliação de dados de grade no R

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

Estudio de algunos métodos de reservas técnicas en condiciones de incertidumbre para seguros de no vida

Estudio de algunas propiedades del método de clustering k-modes mediante remuestreo

Multiweb: análisis de redes ecológicas

Visualizing univariate and multivariate impacts of TuMV infection on host physiology and morphology in Arabidopsis

Paquete gfwr para acceder a datos globales de seguimiento de embarcaciones

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

STRANGE-R METHODOLOGIES: Ensinando R de Trás-pra-Frente no serviço público

Cómo ganarse la vida enseñando R

10 reglas para organizar un Club de Lectura (on-line) exitoso

Teaching Community-Engaged Data Science

Organizando conferencias incluyentes con la comunidad de R

Sesión de preguntas y diálogo con presentadores

Keynote: 10 years of R-Ladies

Cierre

R translatón / Hackaton de tradução do R

LatinR y R-Contributors organizan en conjunto este traslatón para traducir mensajes de R base al español y al portugués.