Libros y hojas de referencia gratis y en español

¡Aloha!

hoy te traigo los mejores recursos en español para que dejes de demorarte y comiences ya a aplicar la Estadística con el software R.

Libros en español

1. “R para Principiantes”, la versión en español del libro “R for Beginners”, traducida por Jorge A. Ahumada (PDF).
2. La traducción al español de “An Introduction to R” por Andrés González y Silvia González (PDF, Texinfo sources).
3. “Gráficos Estadísticos con R” por Juan Carlos Correa y Nelfi González (PDF).
4. “Cartas sobre Estadística de la Revista Argentina de Bioingeniería” por Marcelo R. Risk (PDF).
5. “Generacion automatica de reportes con R y LaTeX” por Mario Alfonso Morales Rivera (PDF).
6. “Metodos Estadisticos con R y R Commander” por Antonio Jose Saez Castillo (PDF, ZIP, 2010-07-08).
7. “Optimización Matemática con R: Volumen I” por Enrique Gabriel Baquela y Andrés Redchuk (PDF).
8. “Introducción al uso de R y R Commander para el análisis estadístico de datos en ciencias sociales” por Rosario Collatón Chicana (PDF, 2014-05-11).
9. “El arte de programar en R” por Julio Sergio Santana y Efraín Mateos Farfán (PDF, 2014-12-15; online).

Hojas de referencia (resúmenes) en español

1. ¿Cómo manipular datos en R? ordenar, transformar, seleccionar, resumir, crear, combinar con dplyr y tidyr. No te pierdas estos trucos en español. (PDF)
2. R Markdown te permite escribir informes reutilizables con R. Exporta los resultados en html, pdf, Word, documentos interactivos y diapositivas. (PDF)
3. Hoja de referencia para realizar gráficos con el paquete ggplot2 de R. Visualiza tus datos de manera espectacular y personalizada. (PDF)
4. Cómo crear y personalizar una aplicación interactiva con el paquete Shiny de R, fácil y personalizada. (PDF)
5. Esta hoja de trucos te resume cómo importar y exportar archivos en R: desde texto, csv, Excel hasta datos tabulares tibble; cómo ordenar, transformar, combinar datos y sustituir valores ausentes con tidyr. (PDF)
6. Sparklyr es una interfaz R a Apache Spark, un motor rápido y general para procesar grandes volúmenes de datos. Puedes conectarte a una sesión Spark local o remota, utilizar dplyr para manipular datos y utilizar técnicas de machene learning de Spark. (PDF)