R para ciencias biológicas y de la salud

1. Historia y fundamentos de R.
1.1 Introducción a R: Origen y evolución.
1.2 R vs. RStudio: Entendiendo las diferencias y complementariedades. 

2. Entorno de trabajo y gestión de proyectos.
2.1 Configuración inicial de R y RStudio.
2.1.1 Navegando por RStudio: Paneles y menús. 
2.2 Creación y gestión de proyectos en RStudio.
2.3 Organización de scripts y datos.

3. Manejo de paquetes y repositorios.
3.1 Uso de CRAN para la instalación de paquetes.
3.2 Introducción a GitHub para código y colaboración.

4. Conceptos básicos de programación en R.
4.1 Tipos de datos y estructuras
4.1.1. Vectores
4.1.2. Matrices
4.1.3. Data frames
4.1.4. Listas
4.2 Operaciones básicas y manipulación de objetos en R.

5. Edición y exploración de datos.
5.1 Importación y exportación de datos en R.
5.2 Uso de `dplyr` y `tidyverse` para manipulación de datos.
5.3 Análisis exploratorio de datos: Resumen de datos, filtrado y transformaciones.
5.4 Programación funcional: bucles y condicionales.

6. Integración, limpieza y visualización de datos.
6.1 Técnicas de limpieza de datos: Manejo de valores perdidos, outliers.
6.2 Combinación de datasets: `merge`, `join` funciones.
6.3 Preparación de datos para análisis estadístico. 
6.4 Principios de visualización de datos con `ggplot2`.
6.5 Gráficos avanzados para bioestadística: Heatmaps, plots de densidad, y más.
6.5.1. Bioconductor para visualización de datos. 
6.6 Personalización y exportación de gráficos.

7. Automatización y funciones personalizadas.
7.1 Creación de funciones en R para tareas repetitivas.
7.2 Automatización de análisis: Scripts y bucles.
8. Reproducibilidad y documentación.
8.1 Introducción a R Markdown para la creación de informes dinámicos.
8.2 Documentación y comentarios de código para la claridad.

9. Aplicaciones prácticas en R.
9.1 Ejercicios prácticos con datos reales en el contexto de la bioestadística.
9.2 Estudio de caso: Desde la formulación de la pregunta de investigación hasta el análisis de datos. 
10. Preparación para la Bioestadística.
10.1 Simulación de datos para entender conceptos estadísticos.
10.2 Introducción a paquetes estadísticos en R relevantes para. bioestadística.

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