Tutoriales
El miércoles 11, LatinR 2926 ofrece un espacio de tutoriales prácticos, diseñados para fortalecer habilidades específicas en el uso de R.
Al completar el registro para la conferencia, podrás seleccionar los tutoriales en los que desees participar. La inscripción es flexible: puedes elegir un único tutorial o tantos como sean de tu interés.
Los tutoriales tienen un costo de inscripción, que varía según la categoría del participante.
Automatiza la publicación de tus reportes con Quarto y GitHub Actions
Aprende a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para automatizar la generación y publicación de reportes usando Quarto y GitHub Actions
Sobre el curso
Idioma: Español
El objetivo del taller es aprender a automatizar con GitHub Actions y GitHub Pages la actualización y publicación de proyectos en R y Quarto. A partir de un Google Form y un tablero en Quarto ya preparados, las y los participantes configurarán un repositorio de GitHub y un workflow en YAML para recuperar datos de Google Sheets, procesarlos con R, generar el tablero y publicarlo automáticamente en GitHub Pages a intervalos regulares. Está dirigido a personas que trabajan con R y Quarto o RMarkdown y buscan mejorar la eficiencia, reproducibilidad, accesibilidad y difusión de sus análisis, reportes y tableros.
Instructoras
Jesica Formoso es psicóloga cognitiva, Doctora por la Universidad de Buenos Aires e investigadora del CONICET en Argentina. Especializada en estadística aplicada a las ciencias de la salud, es instructora certificada de Posit y The Carpentries. Investiga sobre comprensión de texto en niños y asesora proyectos en diseño metodológico, análisis de datos y desarrollo de herramientas reproducibles. Es co-organizadora en R-Ladies Buenos Aires y colabora con R-Ladies Global y la comunidad Forwards. Además, integra el equipo de MetaDocencia, donde coordina el área de medición de impacto.
Making great slides with Quarto and revealjs
Aprende a crear grandes diapositivas en Quarto usando el formato revealjs
Sobre el curso
Idioma: Inglés
Este taller está dedicado a la creación de grandes diapositivas en Quarto. No es necesario ser experto o experta en Quarto para participar, aunque contar con conocimientos básicos resultará de ayuda. Comenzaremos por los fundamentos de la creación de una presentación en Quarto utilizando el formato de salida revealjs y avanzaremos a través de numerosos consejos y trucos para ayudarte a aprovechar al máximo tu experiencia de creación de diapositivas. Cubriremos desde el estilo y la tematización hasta la mejor forma de posicionar los elementos en tus diapositivas para lograr el mejor resultado.
Tutor
Emil Hvitfeldt es ingeniero de software en Posit y forma parte del equipo de tidymodels, que trabaja para mejorar las capacidades de modelado en R. Mantiene varios paquetes relacionados con el modelado, el análisis de texto y las paletas de colores. También intenta convertir slidecrafting en un verbo respetable. Es coautor, junto con Julia Silge, del libro Supervised Machine Learning for Text Analysis in R, y actualmente trabaja en el libro Feature Engineering A-Z.
LLMs in R using {ellmer}
Aprende a usar LLMs de forma programática en R con {ellmer}
Sobre el curso
Idioma: Inglés
En este taller exploraremos el uso de LLMs de forma programática en R con ellmer. Veremos los conceptos clave para comprender su funcionamiento, y aprenderás a conectarte a APIs de LLMs, a extraer datos estructurados a partir de texto no estructurado, y a permitir que los LLMs llamen funciones de R y accedan a fuentes externas para obtener resultados más confiables.
Tutor
Nic Crane mantiene software de código abierto, realiza consultorías de R y también tiene experiencia como docente. Es parte del Comité de Gestión del Proyecto Apache Arrow y una de las personas que mantiene el paquete Arrow para R, con lo que contribuye al ecosistema general de Arrow y a su adopción en los flujos de trabajo de ciencia de datos. Nic colabora con el paquete ellmer para R e imparte clases y escribe sobre el uso de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en R.
Construyendo modelos de Machine Learning con tidymodels: un tutorial práctico
Taller práctico para construir modelos de machine learning con el ecosistema tidymodels en R
Sobre el curso
Idioma: Español
Este es un taller práctico que presenta, paso a paso, el flujo de trabajo para construir modelos de Machine Learning en R utilizando tidymodels. Se explorarán algunas de las principales herramientas del ecosistema para trabajar con datos, definir modelos y organizar un proceso de modelado reproducible. A través de ejemplos aplicados, se revisarán diferentes etapas del proceso, desde la preparación de los datos hasta la evaluación del desempeño de los modelos, buscando ofrecer una visión general y práctica de las posibilidades que ofrece tidymodels para el desarrollo de modelos de Machine Learning en R.
Tutor
Freddy Hernández-Barajas es Profesor Asociado de Estadística en la Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín. Su investigación se centra en estadística y computación estadística, con especial interés en modelos lineales generalizados, modelos mixtos y simulación. Es usuario y desarrollador de herramientas para R y ha creado diversos paquetes para el análisis estadístico, entre ellos RelDists, DiscreteDists, ZeroOneDists y stests. También es autor de varios libros de código abierto sobre R, como Manual de R, Análisis de regresión con R, Modelos Mixtos con R e Introducción a Machine Learning. Su trabajo combina la estadística, la programación y la enseñanza, promoviendo el acceso abierto a recursos para el aprendizaje y la aplicación de métodos estadísticos con R.
De idea a paquete: programá tu primer paquete de R
Taller práctico para transformar una idea en un paquete de R, desde la organización del proyecto hasta su publicación
Sobre el curso
Idioma: Español
En este taller práctico vas a aprender a transformar una idea en un paquete de R, recorriendo las principales etapas del proceso de desarrollo: organización del proyecto, programación, documentación, pruebas y publicación. También discutiremos el uso de IA (GitHub Copilot) como asistente durante el desarrollo de tu paquete.
Tutora
Yanina Bellini Saibene - magister en Data Mining and Knowledge Discovery. Trabaja como Community Manager en rOpenSci y es parte del consejo directivo de RLadies+ y The Carpentries. Yanina es Sovereing Tech Fellow 2026, instructora y trainer certificada por The Carpentries y una GitHub Star. También es profesora de grado y posgrado en la Universidad Austral (Argentina).
Shiny + ellmer: patrones para conectar conversación, datos e interfaz
Taller práctico para incorporar inteligencia artificial a tus aplicaciones Shiny
Sobre el curso
Idioma: Español
Este es un taller práctico que recorre, paso a paso, distintas formas de incorporar modelos de lenguaje en una aplicación Shiny usando ellmer. Partiremos desde una aplicación simple y agregaremos conversación, acceso controlado a datos, consultas SQL, actualización del estado y acciones sobre la interfaz, para finalizar con un dashboard conversacional que controla gráficos, tablas y mapas.
Cada patrón se presenta como una aplicación independiente que cambia una sola idea respecto de la anterior. Esto permite identificar con claridad qué código habilita cada patrón, cuándo resulta útil y qué validaciones necesita. El objetivo no es reemplazar la interfaz tradicional con un chat, sino entender cómo ambas formas de interacción pueden complementarse.
Tutor
Joshua Kunst