Análisis de datos en fortificación de alimentos a gran escala con R. Una Introducción Práctica

¡Construye investigaciones con R!

En este curso, te convertirás en un ‘arquitecto’ del análisis de datos en la fortificación de alimentos, utilizando R como tu herramienta principal. Aprenderás a:

• leer datos.
• ordenar y transformar conjuntos de datos.
• procesar y presentar los resultados en forma de tablas y gráficos.

👉 ¡Para saber más del curso, consulta nuestra conferencia introductoria, mira el siguiente video promocional o escucha el podcast!

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Podcast

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¿Qué aprenderás?

Este curso está diseñado para profesionales interesados en el estudio de la fortificación de alimentos a gran escala. Aquí tienes un vistazo rápido:

Calendario del Curso

Estructura Diaria Cada día incluye sesiones teóricas, prácticas, descansos y actividades gamificadas.
Sesiones teóricas: Conferencias interactivas con ejemplos de fortificación de alimentos a gran escala.
Sesiones prácticas: Ejercicios guiados y retos diarios.
Coffee breaks: 15 minutos entre bloques.

Descargue el programa completo del curso en formato PDF:

Estructura de módulos

A continuación, te presentamos la estructura detallada de los módulos del curso, basada en el flujo de trabajo propuesto en el libro R for Data Science de Hadley Wickham y Garrett Grolemund. Cada módulo está diseñado para guiarte paso a paso en el análisis de datos relacionados con la fortificación de alimentos.

Tema I: Introducción a R y RStudio

• Objetivo: Familiarizarse con el entorno de trabajo.
• Contenido clave:
  • ¿Qué es R y por qué es útil en ciencias de la salud?
  • Instalación y configuración de R y RStudio.
  • Interfaz de RStudio: Consola, script, ambiente, gráficos.
  • Creación de objetos básicos (vectores, listas, data frames).
• 🚀 Conferencia: Conferencia 1 en formato PDF.
• 🎉 Desafío 1: Hierro – Cimientos de Código
• 😊 Recompensa : Insignia 🏗️ “Cimientos Sólidos” .

Tema II: Importación de datos

• Objetivo: Aprender a leer datos desde diferentes formatos.
• Contenido clave:
  • Leer archivos CSV usando readr.
  • Leer archivos Excel usando readxl.
  • Manejo de problemas comunes (codificación, separadores, valores perdidos).
• 🚀 Conferencia: Conferencia 2 en formato PDF.
• 🎉 Desafío 2: Zinc – Puertas a los Datos.
• 😊 Recompensa : Insignia 🪓 “Estructuras Estables”.
• 📚 Bibliografía: Capítulo 11: Importar datos.

Tema III: Ordenar datos

• Objetivo: Aprender a organizar y limpiar datos para facilitar su análisis.
• Contenido clave:
  • Reorganizar columnas y filas con tidyr.
  • Convertir datos de formato ancho a largo (y viceversa) con pivot_longer() y pivot_wider().
  • Separar y combinar columnas.
• 🚀 Conferencia: Conferencia 3 en formato PDF.
• 🎉 Desafío 3: Vitamina A – Claridad en la Oscuridad
• 😊 Recompensa : Insignia 🌟 “Datos Transparentes”
• 📚 Bibliografía: Capítulo 12: Tibbles y Capítulo 13: Datos limpios.

Tema IV: Manipulación de datos

• Objetivo: Aprender a transformar y resumir datos.
• Contenido clave:
  • Filtrar, seleccionar y ordenar datos con dplyr.
  • Crear nuevas variables con mutate().
  • Resúmenes estadísticos básicos con summarise().
• 🚀 Conferencia: Conferencia 4 en formato PDF.
• 🎉 Desafío 4: Ácido Fólico – Datos que Nutren
• 😊 Recompensa : Insignia 🌱 “Transformación Vital”
• 📚 Bibliografía: Capítulo 5: Data Transformation.

Tema V: Representación tabular

• Objetivo: Aprender a generar tablas profesionales.
• Contenido clave:
  • Realizar análisis básicos.
  • Generar tablas resumen con gtsummary.
• 🚀 Conferencia: Conferencia 5 en formato PDF.
• 🎉 Desafío 5: Yodo – Iluminando Hallazgos
• 😊 Recompensa : Insignia 💡 “Insight Brillante”
• 📚 Bibliografía: Capítulo 3: Visualización de datos.

Tema VI: Representación gráfica

• Objetivo: Aprender a visualizar datos.
• Contenido clave:
  • Crear gráficos básicos con ggstatsplot (barras, líneas, dispersión).
  • Personalizar gráficos para comunicar hallazgos clave.
• 🚀 Conferencia: Conferencia 6 en formato PDF o html.
• 🎉 Desafío 5: Yodo – Iluminando Hallazgos
• 😊 Recompensa : Insignia 💡 “Insight Brillante”
• 📚 Bibliografía: Capítulo 3: Visualización de datos.

Tarea Final: Informes con R Markdown

• Objetivo: Aprender a generar informes profesionales combinando texto, gráficos y tablas.
• Contenido clave:
  • Introducción a R Markdown.
  • Crear un informe básico con texto, gráficos y tablas.
  • Exportar informes en formato HTML o PDF.
• 🚀 Conferencia: Conferencia 6 en formato PDF o html.
• 🎉 Desafío 6: Techo de la Ciencia
• 😊 Recompensa : Insignia 🏠 “Arquitecto Certificado” .
• 📚 Bibliografía: Capítulo 27: Comunicación.
• Entregables:
  • Informe en formato R Markdown que incluya:

    • Resumen ejecutivo.

    • Gráficos y tablas clave.

        ## Conclusiones y recomendaciones.

Notas Adicionales

1. Gamificación :

• Cada práctica desbloquea una insignia virtual (ejemplo: 🏗️ Cimientos Sólidos , 🪴 Transformación Vital ).

Bibliografía

• libro R Para Ciencia de Datos: Hadley Wickham