Taller virtual – R Markdown para crear informes reproducibles

Remote workshop
November 2, 2026

Workshop Information

Title
Taller virtual – R Markdown para crear informes reproducibles
Duration
1.5
Hours

Fecha: 2 – 22 de noviembre de 2026 (3 semanas)

Horas contacto: 1.5 hora
 
Recurso: Francisco Pesante, PhD. Gerente de proyectos estadísticos, Instituto de Estadísticas de Puerto Rico

Prerrequisitos:
• Conocimientos básicos de estadísticas
• Conexión a internet
• Acceso a computadora
o 8 GB RAM (o más)
o 2 GB memoria
o Sistemas operativos: Windows 10/11 64-bit+ o macOS 14 (Sonoma)+
• Conocimientos básicos de R y RStudio
o Privilegios de administrador para instalar R (versión 4.6.1 o más reciente).
o Privilegios de administrador para instalar RStudio Desktop (versión 2026.08.01 o más reciente).

Descripción:
El uso del programa R, el IDE  RStudio, el lenguaje markdown y el paquete knitr, se suman para generar el formato de documento R Markdown. Esta herramienta permite integrar en los documentos de trabajo los códigos de R utilizados para el arreglo de datos, el análisis estadístico y la presentación de hallazgos. Esta integración facilita la generación de documentos en múltiples formatos digitales (pdf, html, MS Word, PowerPoint, entre otros), además de incluir elementos que facilitan la reproducibilidad de la investigación; aspecto de utilidad tanto para el autor, así como para los usuarios del documento.

Objetivos:
Capacitar a los participantes en el uso efectivo de R Markdown como una herramienta integral para la generación de informes y documentos reproducibles, que combinen narrativas, análisis de datos y visualizaciones en un flujo de trabajo coherente y eficiente.

Metas:
• Conocer qué es R Markdown
• Instalar el programa R y el IDE RStudio
• Conocer aspectos básicos que diferencias el lenguaje markdown, del lenguaje html
• Aprender los principios de manipular el formato de los documentos
• Editar los chunks de knitr y renderizar
• Integrar funciones automatizadas
• Generar informes en múltiples formatos

Referencias electrónicas:
• The Comprehensive R Archive Network. rmarkdown: Dynamic Documents for R https://cran.r-project.org/web/packages/rmarkdown/index.html
• Xie, Y., Allaire, J. J., & Grolemund, G. (2018). R Markdown: The definitive guide. Chapman and Hall/CRC. https://bookdown.org/yihui/rmarkdown

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