Un taller en línea y en español realizado en el marco de la conferencia useR!2022 a cargo de Stephanie Orellana y Riva Quiroga.
Lunes 20 de junio entre 14:00 y 17:30 (UTC-5). Puedes chequear a qué hora corresponde en tu ciudad en este conversor de zonas horarias.
Con solo un par de líneas de código, el paquete {ggplot2} nos permite crear visualizaciones para explorar nuestros datos. Esto es posible, en gran medida, gracias a que sus opciones por defecto son muy buenas: incluso sin modificarlas podemos obtener un gráfico útil. Si bien esto puede ser suficiente cuando estamos en la fase exploratoria de nuestros análisis, para desarrollar visualizaciones que comuniquen nuestros datos de manera efectiva se hace necesario mayor personalización. Con este objetivo, este tutorial busca ayudar a sus participantes a comprender de forma práctica cómo funciona la estructura de capas de ggplot2 y cómo personalizar tanto los elementos vinculados a los datos visualizados como aquellos que no lo están (los "temas"). A lo largo del tutorial, escribiremos código que mostrará cómo utilizar diferentes "geoms" de forma flexible y cómo personalizar aspectos como las paletas de colores, las fuentes tipográficas, las leyendas, los ejes, las etiquetas y las anotaciones. Este conocimiento práctico irá acompañado de una reflexión acerca de cómo estos elementos de diseño nos permiten comunicar nuestros resultados de una forma efectiva y accesible.
- Duración: 3,5 horas
- Cupos: 40
Este tutorial está pensado para personas que han utilizado {ggplot2} antes, pero que todavía no han explorado sus posibilidades más allá de sus opciones por defecto. Se espera que quienes participen estén familiarizados con R (por ejemplo, saber instalar y cargar paquetes, ejecutar el código, cargar datos y guardar archivos. No es necesario tener conocimientos previos sobre visualización de datos. La audiencia que tenemos en mente son personas que han hecho algunos gráficos para explorar sus datos (a los que quizás han agregado títulos y subtítulos), pero no han utilizado aún la gran variedad de opciones que nos entrega ggplot2 para comunicar de forma efectiva sus resultados a una audiencia.
Los detalles sobre el registro están disponibles en la página web de la conferencia.
Las indicaciones sobre cómo preparar tu computador y tu espacio de trabajo para el tutorial se encuentran en este documento.
- 📁 Enlace abreviado a este repositorio: https://bit.ly/ggplot22-repositorio
- 🖥️ Presentación: https://bit.ly/ggplot22-presentacion
- Proyecto de RStudio:
- 💻 para descargar localmente: https://bit.ly/ggplot22-proyecto
- 🌤️ para trabajar en RStudio Cloud: https://bit.ly/ggplot22-cloud
- Código en vivo:
- ejemplo 1: https://bit.ly/ggplot22-codigo-1
- ejemplo 2: https://bit.ly/ggplot22-codigo-2
- ejemplo 3: https://bit.ly/ggplot22-codigo-3
- ejemplo 4: https://bit.ly/ggplot22-codigo-4