Analizando resultados mediante gráficos (histogramas) con R. Realizamos scraping de sitios web y mostramos los resultados en gráficos.

Cómo obtener el estado de varios sitios web usando la técnica de scraping y R. Se recorren un listado de URL, se accede y se leen las cabeceras HTTP, para obtener el estado (status) de cada una de ellas.

Cómo acceder a sitios web haciendo scraping con R y obtener información: número de URL que contiene, título, número de veces que aparecen, duplicados, etc.

Cómo crear un vector en R y como programar una función personalizada que recorra los elementos del vector y los sume. Mostramos otra función que devuelve en una lista el valor mínimo, máximo y el número de elementos de un vector.

Cómo crear listas, secuencias y factores en R con RStudio. Creamos también una función personalizada de ejemplo para uso en R.

Cómo cargar datos de un fichero CSV (columnas separadas por tabulador) y cómo hacer filtros y otros tratamientos en R.

Preparar datos de entrada en formato CSV y log de accesos web con R. Funciones y ejemplos para filtrar datos, obtener estadísticas y otros valores útiles para el tratamiento de ficheros de accesos web (habitualmente generados por servidores web Apache, Nginx, Tomcat, IIS). Mostramos ejemplos para filtrar resultados, agrupar, sumar, media, mediana, desarrollamos una función con un bucle para obtener datos geográficos de una IP (región, país, ciudad), utilizamos JSON en R, etc.

Cómo implementar funciones propias en R y cómo usarlas en los distintos objetos: listas, vectores y data frames.

Descarga e instalación de RStudio y R en un equipo con Windows 11. Tipos de datos en R, operadores relacionales, lógicos, de asignación, aritméticos. Diferentes tipos de objetos: vectores/arrays, listas, matrices, factores y data frames.