Lecturas recomendadas y materiales de apoyo
Fundamentos: An Intro to R, Collin Fay.
Programación: R para Ciencia de Datos (Traducción de R for Data Science), Garrett Grolemund, Hadley Wickham.
Visualización: ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis, Hadley Wickham.
Geocomputación: Geocomputation with R; Robin Lovelace, Jakub Nowosad & Jannes Muenchow.
AnalizaR Datos Políticos, Francisco Urdinez y Andrés Cruz Labrín (Editores).
Ciencia de Datos para Gente Sociable, Antonio Vazquez Brust.
Ciencia de datos para curiosos, Martín Montané.
Data Visualizaction: A Practival Introduction, Kieran Healey.
Fundamentals of Data Visualization, Claus Wilke.
Spatial Data Science (with applications in R), Edzer Pebesma y Roger Bivand.
Herramientas de análisis espacial en R, Martín Montané.
What They Forgot to Teach You About R, Jennifer Bryan & Jim Hester.
Happy Git and GitHub for the useR, Jennifer Bryan, STAT 545 TAs & Jim Hester.
A Handbook for Teaching and Learning with R and RStudio, Desirée De Leon & Alison Hill.