ATR - A Todo eRre

Listado de subpáginas:

• Curso2019
• Encuentros2018
• Levenberg-Marquardt
• Notebook
• Rdevel
• Taller2019

Bibliografía y Recursos

Libros

Hay un compendio de muchísimos libros por tema en el "Big Book of R": https://www.bigbookofr.com/index.html

Estadística y R

Este libro es del tidyverse que Ger ama:

• R for Data Science (R4DS).

Y si venis de Python este viene bien:

• http://tidynomicon.tech/ A Brief Introduction to R for People Who Count From Zero

Dice ese libro que va bien con este otro:

• Hands-on programming with R

Además existe Advanced R.

También está "R inferno" que me pasó Vicky Repetto:

• The R Inferno

Abstract: "If you are using R and you think you’re in hell, this is a map for you. A book about trouble spots, oddities, traps, glitches in R."

Ese libro recomienda también "Impatient R" para empezar:

• Impatient R

Más brolis:

• An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (un libro más práctico; usar la última versión con correcciones).
• The elements of statistical learning (más teórico).
• Statistical Inference via Data Science. A modern dive into R and the tidyverse.
• Forecasting principles, sobre predicción y series temporales.
• Everything for Exploratory Data Analysis & Visualization
• Algunos libros "nuevos" como "Computing Skills for Biologists: A Toolbox"
• Modern Data Science with R: A review
• https://www.r-bloggers.com/technical-books-are-amazing-opportunities/
• Just enough R

Y otros sitios bastante conocidos:

• https://web.archive.org/web/20190404064643/http://www.sthda.com/english/
• http://www.cookbook-r.com/

Visualización

• Este sitio, este sitio y este otro tienen un listado increible de ejemplos.
• Capitulo 3 de R4DS, el libro de Hadley.
• Fundamentals of Data Visualization, el libro de Wilke.
• Un artículo introductorio en español.
• Guía de tipos de gráficos del material design
• The Hitchiker's Guide to GGplot, el libro de Sepúlveda y Burchell.

Otros temas

Regresión no lineal y NLS:

• A collection of self-starters for nonlinear regression in R

Paquetes en R:

• R Packages

RMarkdown:

• https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/

Cheatsheets:

• Las cheatsheets de R que supe conseguir.
• Hay muchas acá y allá para base y ggplot.
• Una para markdown.

Machine Learning:

• Algo de machine learning con Keras en R.
• Un libro (y los notebooks).

Paquetes por tema

CRAN tiene listas de paquetes, agrupados por temática; son las "CRAN Task Views".

Hay muchas temáticas, y están publicadas acá: https://github.com/cran-task-views/ctv/

Guias, tutoriales y talleres

R básico:

• Guía de introducción a R (con ML)
• Beginners bootcamp workshop

Ayuda y Documentación

Siempre primero hay que leer la documentación: ?, browseVignettes, etc.

Ayuda general:

• Google / duckduckgo.com
• Frecuentemente en https://stackoverflow.com/
• A veces van a caer acá: https://www.r-bloggers.com/
• O acá también: https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200552336-Getting-Help-with-R
• y acá https://www.rstudio.com/online-learning/

Ayuda “oficial”

• Paquetes generales: https://www.rdocumentation.org/
• Paquetes para biología computacional: https://bioconductor.org/
• Ayuda para paquetes CRAN, BioC, etc. https://rdrr.io/

Ayuda "bio":

• A menudo las respuestas a preguntas más bioinformaticas aparecen en Biostars.
• Existe también un foro de support para BioConductor.

Para el IFIBYNE: dudas, preguntas, problemas, aportes, memes, etc. -> atodoerre@googlegroups.com

Para la UNSAM, el Google Classroom del curso 2019.