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Curso

Buenas prácticas de visualización en R

BásicoNivel de habilidad
Actualizado 1/2026
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RData Visualization
1 h
13 vídeos
49 Ejercicios
4,200 XP
20,492
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Descripción del curso

Este curso te ayudará a llevar tus habilidades de visualización de datos más allá de lo básico y a convertirlas en una parte potente de tu kit de herramientas de ciencia de datos. A lo largo de las lecciones usaremos dos interesantes conjuntos de datos abiertos para cubrir distintos tipos de datos (proporciones, datos puntuales, distribuciones individuales y múltiples distribuciones) y debatiremos los pros y los contras de las visualizaciones más habituales. Además, veremos algunas alternativas menos comunes para estos tipos de datos y cómo ajustar la configuración predeterminada de ggplot para transmitir tu mensaje de la forma más eficaz y eficiente.

Requisitos previos

Introduction to Data Visualization with ggplot2
1

Proporciones de un total

En este capítulo nos centramos en visualizar proporciones de un total; verás que los gráficos de sectores no son tan malos, y hablaremos del gráfico de gofre y de las barras apiladas para comparar varias proporciones.
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2

Datos puntuales

Ahora cambiamos el foco a datos de observación única o puntuales y revisamos cuándo son apropiados los gráficos de barras y cuándo no, qué usar cuando no lo son y mejoras basadas en la percepción para tus gráficos.
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3

Distribuciones individuales

Pasamos ahora a visualizar datos distribucionales, mostramos la fragilidad de los histogramas, comentamos cuándo conviene pasar a gráficos de densidad por kernel y cómo hacer que ambos funcionen lo mejor posible con tus datos.
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4

Comparar distribuciones

Para terminar, analizamos la comparación de múltiples distribuciones entre sí. Veremos por qué los diagramas de caja tradicionales pueden ser muy problemáticos y cómo mejorarlos fácilmente, además de cuándo conviene usar alternativas más avanzadas como el gráfico beeswarm y los violin plots.
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Buenas prácticas de visualización en R
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