Guía de supervivencia del doctorando para convertirte en tu propio bioinformático
- irvallebioinfo
- 26 mar
- 2 Min. de lectura
Actualizado: 27 mar
El análisis de datos puede intimidar, pero recuerda que no estás malgastando miles de euros en muestras y reactivos si metes la pata, sólo asegúrate de no cambiar los datos brutos. ¡Que aproveche!
Antes de empezar a programar, detalla cómo deberían gestionarse los proyectos de computación científica para obtener la máxima eficiencia (idealmente)
Aprender R desde el principio:
R Tutorial (Con estadística, más detallado)
Explicación más avanzada y en profundidad sobre la visualización, transformación e importación de datos con R. Consejos relevantes sobre la iteración específica de R (no he probado Quarto pero tiene buena pinta)
Cómo hacer un seguimiento de tus versiones, muy útil para proyectos largos y/o colaborativos.
Instrucciones fáciles de buscar para tareas comunes de análisis de datos.
Paquetes para diversas tareas.
Hojas de trucos para paquetes útiles como dplyr, tidyr, purrr...
Este libro proporciona una introducción autocontenida al análisis de datos biológicos utilizando el lenguaje de programación R. Los temas incluyen principios de diseño experimental, principios de estadística frecuentista, pruebas estadísticas simples, análisis de varianza, regresión, análisis de datos categóricos y estadística no paramétrica.
Machine learning con R
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La Inteligencia Artificial es útil pero NO confíes ciegamente por favor
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