Introduzione
Il movimento dell’Open Science sta cambiando profondamente il mondo della ricerca scientifica. In questo panorama, i software open-source sono diventati strumenti fondamentali per garantire la riproducibilità e trasparenza delle analisi. Tra i principali linguaggi utilizzati sia in ambito accademico che aziendale, troviamo R. R è un linguaggio di programmazione open-source che vanta una community estremamente attiva e una quantità di estensioni che permettono di analizzare dati, produrre documenti e automatizzare complesse operazioni.
In questo corso di due giornate (totale 16 ore), impareremo le basi della programmazione in R e la creazione di documenti riproducibili con R Markdown.
Programma
Prima giornata.
- Intro to R (4 ore)
- Ambiente e sessione di lavoro
- Strutture dati
- Definizione di funzioni
- Advanced R (4 ore)
- Manipolazione dati con tidyverse
- Creazione di grafici con ggplot2
- Principali pacchetti per l’analisi dei dati
Seconda giornata.
- Intro to R Markdown (4 ore)
- Creazione di documenti
- Figure e Tabelle
- Bibliografia
- Advanced R Markdown (4 ore)
- HTML & CSS
- LaTeX
- trackdown
Orari
| Giorno | Orario | Aula (CLA) |
|---|---|---|
| Giovedì 30 giugno | 9:00 - 13:00 e 14:00 - 18:00 | LAB 3D |
| Venerdì 1 luglio | 9:00 - 13:00 e 14:00 - 18:00 | LAB 3D |
Requisiti
Invitiamo a installare i seguenti software prima dell’inizio del corso.
Materiali
Slides
R:
R Markdown:
Exercises
Code
Books
- “Introduction to R: Corso per imparare le basi di R” by Claudio Zandonella and Filippo Gambarota (Link web version e PDF version)
- “R Markdown Cookbook” by Yihui Xie, Christophe Dervieux, and Emily Riederer (link)
Other Books on R
- “Hands-On Programming” with R by Garrett Grolemund (link)
- “R for Data Science” by Hadley Wickham and Garrett Grolemund (link)
- “R Packages” by Hadley Wickham (link)
- “Advanced R” by Hadley Wickham (link)
Other Books on R Markdown
- “R Markdown: The Definitive Guide” by Yihui Xie, J. J. Allaire, and Garrett Grolemund (link)
- “bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown” by Yihui Xie (link)
- “papaja: Reproducible APA manuscripts with R Markdown” by Frederik Aust and Marius Barth (link)