Expresiones regulares para la limpieza y transformación de datos

Saludos desde la Ciudad de México,

Los capítulos R-Ladies Ciudad de México (México), Talca (Chile) y Galápagos (Ecuador) nos unimos como anfitrionas del taller de “Expresiones regulares para la limpieza y transformación de datos”, el cual es parte de la conferencia LatinR2020.

El taller será dictado por nuestras compañeras Riva Quiroga (R-Ladies Valparaíso y Santiago) y Stephanie Orellana (R-Ladies Santiago).

¿De qué se trata este taller?

Este taller tiene como objetivo que sus participantes se familiaricen con el uso de expresiones regulares (conocidas también como "regex"). Específicamente, abordaremos el potencial que tienen como parte del proceso de limpieza y transformación de datos usando paquetes del Tidyverse.

Los ejemplos prácticos se enfocarán en el trabajo con dataframes y archivos de texto, y en cómo utilizar expresiones regulares en conjunto con funciones de los paquetes {stringr}, {dplyr} y {tidyr}.

¿Qué vas a necesitar para este taller?

Para este taller es necesario tener una versión de R igual o superior a 3.6 y tener instalados RStudio y los paquetes {tidyverse}, {janitor} y la versión en desarrollo de {datos}. Esta última se puede instalar desde GitHub con: remotes::install_github("cienciadedatos/datos").

Nuestros talleres están abiertos a todos los miembros de la comunidad de la Ciudad de México y al público en general, pero incentivamos en especial a mujeres, niñas y personas pertenecientes a minorías que formen parte de nuestros eventos.

Este evento será llevado a cabo en línea a través de la plataforma Zoom. Compartiremos el vínculo de acceso una hora antes del evento. Les pedimos no compartirlo en línea para mantener el evento seguro.

Para asegurar que nuestros eventos tengan un ambiente seguro en el que todos los participantes se sientan cómodos en participar, te pedimos que leas y te adhieras a nuestro código de conducta (https://github.com/rladies/starter-kit/wiki/Code-of-Conduct), así como nuestras guías de comunidad (https://github.com/rladies/starter-kit/blob/master/RLadiesRulesAndGuideLinesENES.md).
Adicionalmente, LatinR también tiene un código de conducta, el cual puedes acceder aquí: https://latin-r.com/cdc/ .