Tod@s en algún momento nos hemos interesado por la estadística, bien por nuestro interés en el medio ambiente y en la vida, bien por necesidades profesionales. Nos enfrentamos a la recogida de datos, a leerlos, manejarlos, limpiarlos, estructurarlos… lo que necesitemos para utilizar esa información con un objetivo. Los analizaremos según nuestro propósito si estamos realizando un experimento, acabaremos realizando pruebas estadísticas y reduciremos nuestros conjuntos de datos a una breve y resumida información estadística que nos permita validar las hipótesis que hemos usado para construir el experimento.

Mapa de calor con datos meteorológicos John MacKintosh . Fuente: The R Graph Gallery

Pero antes de ello encontramos un paso necesario y muy valioso: explorarlos y describirlos. Identificar patrones, tendencias, diferencias, grupos… ¿detectamos y valoramos esas características viendo número a número una tabla de datos? Evidentemente, no. Nuestro cerebro no ha evolucionado para eso, pero sí tenemos ojos para hacer esa visualización de datos. Somos increíblemente inteligentes para entender patrones visuales, así que una de las tareas principales del análisis de datos es traducir los números a características visuales que permitan a nuestro cerebro entenderlos. El juego de trasladar los datos a coordenadas, escalas de colores, tamaños o símbolos genera una información mucho más útil para nuestro cerebro, así que las herramientas de visualización que acompañan a la estadística se han convertido en la piedra angular de los análisis. Tanto, que vemos una explosión de nuevas formas de visualización analítica y exploratoria, adaptadas a la emergencia de datos masivos en la sociedad y que además son pequeñas obras de arte por el atractivo visual que tienen.

Como en otros aspectos de los datos, R es la mejor herramienta para la visualización. La enorme comunidad de desarrolladores que aporta soluciones a los retos del análisis de datos también lo ha hecho con la visualización. Ggplot es una extensión del universo de R diseñada para de una manera muy sencilla poder ir adaptando nuestras figuras y gráficas a un tipo determinado, funcional y estéticamente atractivo.

En el curso de Visualización de datos ambientales en R nos centramos en la herramienta de ggplot para convertirnos en personas usuarias expertas de la visualización de datos en R. Así, aprenderemos a contar las historias detrás de nuestra información numérica, cumpliendo con los principios de una buena visualización. Es decir, construyendo figuras veraces, informativas, funcionales y por qué no, atractivas. Este curso permitirá perderle el miedo a las operaciones más complejas de R y estimulará la creatividad para hacer de nuestro trabajo ambiental una historia atractiva de contar.

es docente en el ISM de los cursos Introducción al Manejo y Análisis de Datos Ambientales en R y Visualización de Datos Ambientales en R: ggplot2