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Introduction to R for Geospatial Data
Unrestricted Use
CC BY
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The goal of this lesson is to provide an introduction to R for learners working with geospatial data. It is intended as a pre-requisite for the R for Raster and Vector Data lesson for learners who have no prior experience using R. This lesson can be taught in approximately 4 hours and covers the following topics: Working with R in the RStudio GUI Project management and file organization Importing data into R Introduction to R’s core data types and data structures Manipulation of data frames (tabular data) in R Introduction to visualization Writing data to a file The the R for Raster and Vector Data lesson provides a more in-depth introduction to visualization (focusing on geospatial data), and working with data structures unique to geospatial data.

Subject:
Applied Science
Computer Science
Information Science
Mathematics
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Anne Fouilloux
Chris Prener
Claudia Engel
David Mawdsley
Erin Becker
François Michonneau
Ido Bar
Jeffrey Oliver
Juan Fung
Katrin Leinweber
Kevin Weitemier
Kok Ben Toh
Lachlan Deer
Marieke Frassl
Matt Clark
Miles McBain
Naupaka Zimmerman
Paula Andrea Martinez
Preethy Nair
Raniere Silva
Rayna Harris
Richard McCosh
Vicken Hillis
butterflyskip
Date Added:
08/07/2020
R para Análisis Científicos Reproducibles
Unrestricted Use
CC BY
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Una introducción a R utilizando los datos de Gapminder. El objetivo de esta lección es enseñar a las programadoras principiantes a escribir códigos modulares y adoptar buenas prácticas en el uso de R para el análisis de datos. R nos provee un conjunto de paquetes desarrollados por terceros que se usan comúnmente en diversas disciplinas científicas para el análisis estadístico. Encontramos que muchos científicos que asisten a los talleres de Software Carpentry utilizan R y quieren aprender más. Nuestros materiales son relevantes ya que proporcionan a los asistentes una base sólida en los fundamentos de R y enseñan las mejores prácticas del cómputo científico: desglose del análisis en módulos, automatización tareas y encapsulamiento. Ten en cuenta que este taller se enfoca en los fundamentos del lenguaje de programación R y no en el análisis estadístico. A lo largo de este taller se utilizan una variedad de paquetes desarrolados por terceros, los cuales no son necesariamente los mejores ni se encuentran explicadas todas sus funcionalidades, pero son paquetes que consideramos útiles y han sido elegidos principalmente por su facilidad de uso.

Subject:
Applied Science
Computer Science
Information Science
Mathematics
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
A. s
Alejandra Gonzalez-Beltran
Ana Beatriz Villaseñor Altamirano
Antonio
AntonioJBT
Belinda Weaver
Claudia Engel
Cynthia Monastirsky
Daniel Beiter
David Mawdsley
David Pérez-Suárez
Erin Becker
EuniceML
François Michonneau
Gordon McDonald
Guillermina Actis
Guillermo Movia
Hely Salgado
Ido Bar
Ivan Ogasawara
Ivonne Lujano
James J Balamuta
Jamie McDevitt-Irwin
Jeff Oliver
Jonah Duckles
Juan M. Barrios
Katrin Leinweber
Kevin Alquicira
Kevin Martínez-Folgar
Laura Angelone
Laura-Gomez
Leticia Vega
Marcela Alfaro Córdoba
Marceline Abadeer
Maria Florencia D'Andrea
Marie-Helene Burle
Marieke Frassl
Matias Andina
Murray Cadzow
Narayanan Raghupathy
Naupaka Zimmerman
Paola Prieto
Paula Andrea Martinez
Raniere Silva
Rayna M Harris
Richard Barnes
Richard McCosh
Romualdo Zayas-Lagunas
Sandra Brosda
Sasha Lavrentovich
Shirley Alquicira Hernandez
Silvana Pereyra
Tobin Magle
Veronica Jimenez
juli arancio
raynamharris
saynomoregrl
Date Added:
08/07/2020