Presentaremos este tutorial en useR! 2021 online tutorial el Miercoles 7 de Julio 2021 2:45-3:45 GMT.
Link con las diapositivas de nuestra presentación.
El objetivo del paquete penguinsbox
(pingüinoscaja) es tener un
recurso adicional que cubra los materiales del libro R para ciencia de
datos con ejercicios de desvanecido,
preguntas de opcion múltiple y problemas de Parson usando los datos de
pingüinos. El paquete está
construido con learnr para crear
tutoriales.
Puedes ver como instalar el paquete en este video:
penguinsbox
no está todavia en CRAN. Por ahora, puedes instalarlo
desde GitHub con:
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("demar01/penguinsbox")
Esta instalación debería ser suficiente para ejecutar penguinsbox
. Sin
embargo, penguinsbox
depende de paquetes en desarrollo como
gradethis
y parsons
. En caso de que tengas algún problema con la
instalación, intenta installar los paquetes individualmente con los
siguientes links:
remotes::install_github("rstudio/parsons")
remotes::install_github("rstudio/gradethis")
Es posible que debas actualizar la versión de learnr que sea compatible con el paquete gradethis, puedes hacer esto ejecutando el siguiente comando:
remotes::install_github("rstudio/learnr@1ac35b120f07755e8ad6e7d414a0547bb5c3daae")
En caso de que no consigas instalar penguinsbox
en tu computadora, por
favor describenos tu
problema.
Una vez que te hayas instalado el paquete penguinsbox
, puedes correr
cada tutorial por separado, especificando el nombre del tutorial.
learnr::run_tutorial("Tutorial-escojido", package = "penguinsbox")
Por ejemplo, para correr el primer ejercicio prueba:
learnr::run_tutorial("00-learnr-ES", package = "penguinsbox")
Puedes ver todos los tutoriales displonibles en penguinsbox
con:
learnr::available_tutorials("penguinsbox")
Si estas trabajando en una computadora de Windows, es posible que al producir los ejercicios con learner algunos signos de español (e.g.ñ) no se generen correctamente. Esto no pasa en shinny app.
Por eso te damos algunos links para que accedas a traves de Shiny app. Para los ejercicios de iteración puedes accedes aqui y para los ejercicios de ggplot2 puedes acceder aqui
Este paquete tutorial esta dirigido a dos Personas tipo: Educadora y Estudiante.
Persona educadora
Si eres un educador y estás enseñando nivel intermedio de ciencia de datos con el libro R para ciencia de datos y:
- quieres usar ejercicios interactivos y en español para tus clases.
- quieres aprender cómo hacer estos ejercicios interactivos con learnr
- quieres usar ejercicios interactivos addicionales a Primers de Rstudio.
Persona estudiante
Si tienes un nivel intermedio de R y estás aprendiendo ciencia de datos a con el libro R para ciencia de datos y:
- quieres aprender los beneficios de usar estos ejercicios para aprender ciencia de datos
- quieres usar ejercicios interactivos y en español parecidos a Primers de Rstudio.
¿Por qué pinguinos?
- El conjunto de datos está disponible en el paquete datos - Tienen valores faltantes
- Hay un arte adorable (gracias a Hallison Host)
- Hubo un Tidytuesday con estos datos (2020-07-28)
- Están disponibles en español en el paquete datos (pinguinos) y en portugués en el paquete dados (pinguins). Este tutorial podría traducirse fácilmente al portugués (y con suerte a otros idiomas)
¿Por qué learnr?
- Learnr es simplemente un fichero Rmarkdown y es fácil de desarrollar - Se puede hacer evaluación formativa a lo largo del tutorial - Extensa documentación sobre como desarrollar learnr.
¿Por qué Rstudio/shiny?
- Permite el estudio asincrónico
- Complementa recursos disponibles para estudiar CD.
Puedes ver como crear tutoriales learnr utilizando plantillas en este video:
También puedes ver el el código fuente de el tutorial piloto 00-learnr para ver cómo hicimos los tres tipos de ejercicios. Además, te recomendamos que veas el video Construyendo tutoriales con learn de rstudio::conf 2020 para ver los criterios a tener en cuenta al desarroyar un tutorial learnr. También te recomendamos los otros links en español para aprender a construir tutoriales de learnr:
📺 Construyendo tutoriales con learnr
Puedes abrir un problema para obtener ayuda, informar un error o solicitar una función.
Cuando presentes un problema para obtener ayuda o informar un error, haz un mínimo ejemplo reproducible usando el paquete reprex.
Si no has oído hablar de reprex o no lo ha usado antes, ¡te espera una sorpresa! En serio, reprex facilitará todos tus esfuerzos para hacer preguntas R (que es muy buen retorno de inversión para los cinco a diez minutos que le llevará aprender de qué se trata). Para obtener sugerencias adicionales sobre reprex, consulta la sección ¡Obtenga ayuda!-Get help! del sitio tidyverse.
Antes de abrir un nuevo problema, comprueba issues and pull requests para asegurarte de que el error no se haya informado y/o ya se haya solucionado en la versión de desarrollo.
Por favor, ten en cuenta que el proyecto penguins caja sigue un Código de Conducta. Al contribuir a este proyecto, acepta cumplir sus términos.
Todo el material de penguinsbox
tiene licencia Creative Commons
Attribution Share Alike 4.0 International.
We will present this useR! 2021 online tutorial on Wednesday July 7th 2021 at 7:15-8:15 GMT.
The goal of penguinsbox
package is to supplement the R for Data
Science book with fading exercises, multiple
choice questions and Parsons problems using the palmerpenguins and
datasets. The package is built using
learnr tutorials.
penguinsbox
is not yet on CRAN. For now, you can install it from
GitHub with:
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("demar01/penguinsbox")
install.packages("palmerpenguins")
This installation should be enough to run penguinsbox
. However,
penguinsbox
depends on packages on development state such as
gradethis
and parsons
. In case you have any problems with the
installation, try to install those packages individually with the
following links:
remotes::install_github("rstudio/parsons")
remotes::install_github("rstudio/gradethis")
You may need to update the version of learnr that is compatible with the gradethis package, you can do this by running the following command:
remotes::install_github("rstudio/learnr@1ac35b120f07755e8ad6e7d414a0547bb5c3daae")
In case you cannot install penguinsbox
on your computer, please
describe your problem in the issues
page.
Once you got the package installed, you can run each individual tutorial by typing the name of the tutorial.
learnr::run_tutorial("tutorial-of-choice", package = "learntidymodels")
For example, to run the first exercise try:
learnr::run_tutorial("00-learnr", package = "penguinsbox")
You can check the available tutorials on penguinsbox
by running:
learnr::available_tutorials("penguinsbox")
This tutorial package is aimed for two Personas types: Educator and Students.
Educator persona
If you are an educator and you are teaching data science with the R for Data Science book and:
- you want to use additional interactive exercises similar to Primers de Rstudio and Data science box
- you want to learn how to build learnr tutorials
Student persona If you have an intermediate level of R and you are learning data science using R and:
- you want to learn the benefits of using interactive exercises to learn data science effectively
- you want to practice with additional interactive exercises
Why penguins?
- Penguins is a nice dataset alternative to iris
- The dataset is available in the palmerpenguins package
- The have missing values
- There is cute art ( thanks to Hallison Host)
- There was a Tidytuesday content (2020-07-28)
- They are included in datos package in Spanish (pinguinos) and in dados package in Portuguese (pinguins); tutorial could be easily translated to Portuguese.
Why learnr?
- Learnr is simply a Rmarkdown file and is easy to develop
- Se puede hacer evaluación formativa a lo largo del tutorial
- Extensa documentación sobre como desarrollar learnr.
Why Rstudio/shiny?
- It allows asynchronous teaching/learning
- Complements other available data science study resources.
You can check the source code of the pilot 00-learnr so you can see how we did the first types of exercises. Besides that, you can check the linksbelow with interesting information about building and sharing learnr tutorials:
📜 Interactive tutorials with learnr
📸 Feedback for learnr tutorials
You can file an issue to get help, report a bug, or make a feature request:
When filing an issue to get help or report a bug, please make a minimal reproducible example using the reprex package. If you haven’t heard of or used reprex before, you’re in for a treat! Seriously, reprex will make all of your R-question-asking endeavors easier (which is a pretty insane ROI for the five to ten minutes it’ll take you to learn what it’s all about). For additional reprex pointers, check out the Get help! section of the tidyverse site.
Before opening a new issue, be sure to search issues and pull
requests to make
sure the bug hasn’t been reported and/or already fixed in the
development version. By default, the search will be pre-populated with
is:issue is:open
. You can edit the
qualifiers
(e.g. is:pr
, is:closed
) as needed. For example, you’d simply remove
is:open
to search all issues in the repo, open or closed.
Please note that the penguinsbox project is released with a Contributor Code of Conduct. By contributing to this project, you agree to abide by its terms.
Note that all materials are released with Creative Commons Attribution Share Alike 4.0 International license.