Tiempo
Dedicar unos 30 minutos antes del comienzo de cada taller y otros 15 minutos al comienzo de cada sesión para resolver dificultades técnicas como WiFi e instalación cosas (incluso si le pediste a los estudiantes que instalen programas con anticipación, y reservar más tiempo si no lo hiciste).
Planificación de la lección
La lección contiene mucho más material del que puede ser enseñado en un día. Los instructores deberán elegir un subgrupo apropiado de episodios a usar para un curso estándar de un día de duración.
Algunos lineamientos sugeridos del material a utilizar son:
(sugerido por @liz-is)
- 01 Introducción a R y RStudio
- 04 Estructuras de datos
- 05 Explorando data frames (desde la sección “Ejemplo realista”)
- 08 Creando gráficas con calidad para publicación con ggplot2
- 10 Funciones
- 13 Manipulación de data frames con dplyr
- 15 Produciendo informes con knitr
(sugerido por @naupaka)
- 01 Introducción a R y RStudio
- 02 Gestión de proyectos con RStudio
- 03 Buscando ayuda
- 04 Estructuras de datos
- 05 Explorando data frames
- 06 Haciendo subconjuntos de datos
- 09 Vectorization
- 08 Creando gráficas con calidad para publicación con ggplot2 OR 13 Manipulación de data frames con dplyr
- 15 Produciendo informes con knitr
Medio día de curso podría consistir en (sugerido por @karawoo):
- 01 Introducción a R y RStudio
- 04 Estructuras de datos (únicamente creando vectores con
c()) - 05 Explorando data frames (desde la sección “Ejemplo realista”)
- 06 Haciendo subconjuntos de datos (excluyendo subconjuntos de factores, matrices y listas)
- 08 Creando gráficas con calidad para publicación con ggplot2
Configurando git en RStudio
Pueden haber dificultades relacionando git a RStudio dependiendo del sistema operativo y de su versión. Para asegurarse que Git está correctamente instalado y configurado, los alumnos deberán ir a la ventana Opciones de la aplicación RStudio.
- Mac OS X:
- Ir a RStudio -> Preferencias… -> Git/SVN
- Chequear si existe un path a un archivo en la ventana “Git ejecutable”. Si no lo hay, el siguiente desafío será averiguar dónde está ubicado Git.
- En la terminal, ingresa
which gity obtendrás el path al archivo ejecutable de git. En la ventana “Git ejecutable” quizás tengas dificultades encontrando el directorio, ya que OS X oculta muchos de sus archivos del sistema operativo. Con la ventana de selección de archivo abierta, presionar las teclas “Comando-Shift-G” hará que se abra un cuadro de texto donde podrás tipear o pegar el path completo a tu archivo ejecutable de Git: e.g. /usr/bin/git o lo que corresponda.
- Windows:
- Ir a Herramientas -> Opciones Globales… -> Git/SVN
- Si usas el Instalador de Software Carpentry, entonces ‘git.exe’ debe ser instalado en
C:/Archivos de Programa/Git/bin/git.exe.
Para evitar que los alumnos tengan que re-ingresar su password cada vez que hacen un push a GitHub, éste comando (que puede ser corrido desde un prompt de bash) hará que solo tengan que ingresar su password una única vez:
$ git config --global credential.helper 'cache --timeout=10000000'
Obteniendo datos
La forma más simple de obtener los datos usados en esta lección durante un taller es hacer que los asistentes ejecuten lo siguiente:
git remote add data https://github.com/resbaz/r-novice-gapminder-files
git pull data master
Si Git no está siendo enseñado como parte del taller, entonces los datos crudos pueden ser descargados desde gapminder-FiveYearData y gapminder-FiveYearData-Wide.
Los asistentes pueden usar el diálogo Archivo - Guardar como... de su navegador para guardar el archivo.
En general
Asegurarse de enfatizar las buenas prácticas: escribir el código en scripts y hacer que esté bajo control de versiones. Alentar a los estudiantes a crear archivos de scripts para resolver los desafíos.
Si estás trabajando en un ambiente remoto (en “la nube”), puedes pedirles que suban los datos de gapminder luego de la segunda lección.
Asegurate de enfatizar que, a fin de cuentas, las matrices son vectores y que las data frames son listas: esto explicará mucho del comportamiento esotérico encontrado en las operaciones básicas.
El reciclado de vectores y funciones probablemente se explican mejor usando diagramas en una pizarra.
Es recomendado mirar y hacer los ejemplos de una página de ayuda de R: los archivos de ayuda pueden ser intimidantes al principio, pero saber cómo leerlos es tremendamente útil.
Mostrar las CRAN task views, verlas con uno de los temas.
Hay mucho contenido: muévete rápidamente por las primeras lecciones. Éstas son extensas mayormente con el propósito de aprender por ósmosis: de forma que su recuerdo se dispare cuando se encuentren luego con un problema o comportamiento esotérico.
Lecciones clave en las cuales dedicar tiempo:
- Haciendo subconjuntos de datos - conceptualmente difíciles para novatos
- Funciones - los estudiantes tienen problemas especialmente con ellas
- Estructuras de datos - vale la pena ser completo, pero puedes avanzar por la lección rápidamente.
No se preocupes por no equivocarte o conocer el material de pies a cabeza. Usa los errores como momentos de aprendizaje: la habilidad más importante que puedes enseñar es cómo eliminar errores (debug) y recuperarse de errores inesperados.