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title: "intRo"
description: |
Corso di Introduzione a R per i ricercatori dell'Istituto per la Protezione Sostenibile delle Piante (IPSP)!
author:
- name: Marco Chiapello
affiliation: IPSP-CNR, Sede di Torino
orcid_id: 0000-0001-7768-3047
skype: marpello
- name: Giovanni Bubici
affiliation: IPSP-CNR, Sede di Bari
date: october 20, 2021
site: distill::distill_website
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
# Learn more about creating websites with Distill at:
# https://rstudio.github.io/distill/website.html
# Learn more about publishing to GitHub Pages at:
# https://rstudio.github.io/distill/publish_website.html#github-pages
# rmarkdown::render_site("index.Rmd")
```
# Introduzione al sito
<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/uKirNWpjAOU" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
# Introduzione al corso
Il Gruppo di Bioinformatica dell'Istituto per la Protezione Sostenibile delle Piante (**IBiG**) è lieto di presentare il primo corso di introduzione ad R.
<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/_ZPp4tnSNU4" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
# Obiettivi del corso
1. dare a tutti i partecipanti le competenze necessarie per utilizzare R
1. importare, manipolare e trasformare tabelle di dati
1. creare tabelle riassuntive
1. creare visualizzazioni grafiche
# Pre-requisiti
Il corso non prevede **nessun pre-requisito**. Chiunque può partecipare al corso.
# Struttura del corso
Il corso sarà così strutturato:
1. **Lezione teorica** (asincrona): vi verrà chiesto di guardare dei video relativi all'unità didattica. I video saranno presenti online e potranno essere guardati a piacere, purchè prima delle lezioni pratiche.
1. **Lezione pratica** (sincrona): parte frontale del corso, fatta in presenza (virtuale) con l'insegnante. In queste lezioni sarà discusso il contenuto dell'unità didattica, chiariti i possibili dubbi e sarà svolta la parte applicativa del corso, con esercizi (individuali o in gruppo) ed esempi pratici.
Il corso sarà diviso in moduli. Per ogni modulo saranno specificati gli obiettivi di apprendimento e vi sarà richiesto di guardare i video relativi all'unità didattica.
Prima della lezione frontale vi verrà richiesto di completare una questionario per autovalutare la comprensione della lezione.
## Syllabus
Il corso prevede 5 moduli che trovate riportati qui di seguito. Ogni modulo avrà una pagina dedicata in cui sarà possibile trovare il link a tutti i video, gli script e le risorse per quella specifica unita didattica.
#### **1. [Introduzione a R e RStudio](rSconos.html)**
- Cos'è R
- Quali sono le potenzialità di R
- Cos'è RStudio e perchè usarlo
- Come funziona RStudio
#### **2. [Concetti base](concFond.html)**
- Concetto di variabile
- Concetto di vettore
- Concetto di data.frame
- Concetto di tibble
#### **3. [Trasformazione dei dati](wrangle.html)**
- Tidyverse
- Select-filter-mutate
- Split-apply-combine
- Long and wide data format
#### **4. [Esplorazione grafica dei dati](plot.html)**
- Importanza delle visualizzazioni grafiche (datasaurus package)
- Grafici base
- Grafici per serie temporali
- Multi-plots
- Personalizzare i grafici
- Combine plots
# Preparazione al corso
In preparazione alle lezioni frontali, dovrete installare sul vostro computer due software: R e RStudio. Potete trovare una spiegazione dettagliata di come fare [qui](rSconos.html). Qui sotto sono riportati i link che vi serviranno per scaricare i software necessari. In alternativa è possibile utilizzare RStudio cloud, questo servizio permette di usare R e RStudio sul web senza la necessità di installazione sul vostro computer. L'utilizzo è gratuito, ma può essere usato solo per 16 ore al mese.
## Software necessari
1. [Slack](https://slack.com/intl/it-it/): Slack è un'app di messaggistica. Il workspace del corso è raggiungibile [cliccando qui](https://join.slack.com/t/2021-cnr-r-base/shared_invite/zt-t6smt82o-xRjl8EHmM5VrQStsRKyaIg)
1. [R](https://cran.r-project.org/): R è un linguaggio di programmazione e un ambiente di sviluppo specifico per l'analisi statistica dei dati
1. [RStudio](https://www.rstudio.com/): RStudio è un ambiente di sviluppo integrato per R
In alternativa creare un account su [RStudio Cloud](https://rstudio.cloud/plans/free)
# Risorse utili
### Repositories
* [Teaching material](https://github.com/lgatto/TeachingMaterial) - from Laurent Gatto
* [Reproducible Research](https://github.com/KirstieJane/ReproducibleResearch)
* [Software carpentry](https://github.com/swcarpentry/)
* [Data carpentry](https://github.com/datacarpentry)
### Books
* [R bookdown](https://bookdown.org/) - collaborative book website
* [Tidyverse Cookbook](https://bookdown.org/Tazinho/Tidyverse-Cookbook/)
* [Modern R](https://b-rodrigues.github.io/modern_R/)
### Papers
* [Ten Simple Rules for Taking Advantage of Git and GitHub](http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004947)
* [Ten Simple Rules for Reproducible Computational Research](http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1003285)
* [The Practice of Reproducible Research](https://www.practicereproducibleresearch.org/#)
### Website
* [Ten simple rules](http://collections.plos.org/ten-simple-rules)
* [Points of significance](http://www.nature.com/collections/qghhqm/pointsofsignificance)
* [Reproducible research](https://cran.r-project.org/web/views/ReproducibleResearch.html) - CRAN Task View
* [ggplot2](http://ggplot2.org/)
* [ggplot2 gallery and examples](http://www.r-graph-gallery.com/portfolio/ggplot2-package/)
* [Top 50 ggplot2 Visualizations](http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html)
* [R-bloggers](https://www.r-bloggers.com)
* [Open science website](http://ropensci.org/)
* [Open-source guideline](https://opensource.guide)
* [Data science competions](https://www.kaggle.com/)
* [Paper with R code](https://figshare.com/articles/Letter-value_plots_Boxplots_for_large_data/4748227/1)
* [R code best pratices](http://www.thertrader.com/2018/09/01/r-code-best-practices/)
* [R style guide](https://style.tidyverse.org/)
* [R visualization Claus Wilke](https://wilkelab.org/SDS375/schedule.html)
### Miscellaneous
* [Reproducible research](https://www.coursera.org/learn/reproducible-research) - Coursera course
* [Exercism](http://exercism.io/) - Level up your programming skills
* [Codewars](https://www.codewars.com/) - Improve your skills by training with others on real code challenges
* [Bad publishing and bullied into bad science](https://lgatto.github.io/beyond-bad-publishing/)
# Codice di Condotta
Ci impegniamo a fornire un ambiente accogliente e solidale per tutte le persone, indipendentemente dal background o dall'identità. Partecipando a questa comunità, i partecipanti accettano di rispettare il Codice di Condotta (CdC). Qualsiasi forma di comportamento per escludere, intimidire o causare disagio costituisce una violazione del CdC. Al fine di promuovere un ambiente di apprendimento positivo e professionale, incoraggiamo i seguenti tipi di comportamenti:
- Usa un linguaggio accogliente e inclusivo
- Sii rispettoso dei diversi punti di vista
- Accetta con garbo le critiche costruttive
- Concentrati su ciò che è meglio per la classe
- Mostra cortesia e rispetto verso gli altri membri della classe
# Licenza
[Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.txt)