La presente guía adapta la guía: “Guía Completas de Cero a Héroe_Posit Cloud y GitHub” para enfocarse en R Markdown y RPubs, este es el siguiente paso lógico y una habilidad fundamental para comunicar resultados. Un informe reproducible y publicable en la web es el estándar de oro en el análisis de datos moderno.

A continuación se detalla la guía reescrita, centrada en este flujo de trabajo y utilizando un ejemplo práctico y relevante para las tres ingenierías.

📄 Guía Completa v2: De Cero a Héroe con R Markdown, RPubs y GitHub

Esta guía te enseñará el flujo de trabajo completo: desde configurar un proyecto versionado con GitHub y Posit Cloud, hasta crear un informe técnico reproducible con R Markdown y publicarlo en la web con RPubs.

Escenario de Ingeniería: 🏗️ Eres un ingeniero civil/agrícola encargado de analizar la compactación de un suelo. Debes determinar el contenido de humedad óptimo que permite alcanzar la máxima densidad seca. Este análisis es crucial para asegurar la estabilidad de cimentaciones, terraplenes y bases de carreteras. Crearás un informe técnico con los resultados y lo publicarás para compartirlo con tu equipo.

Parte 1: Preparación en GitHub (Configuración Inicial)

1. Generar tu Token de Acceso Personal (PAT):

  • Si aún no lo tienes guardado en Posit Cloud, sigue los pasos de la guía original para generar un PAT en GitHub con permisos de repo.

2. Crear el Repositorio en GitHub:

  • Ve a tu cuenta de GitHub y crea un nuevo repositorio público.
  • Nombre del Repositorio: informe-compactacion-suelos.
  • Importante: Asegúrate de marcar las casillas para añadir:
    • Un archivo README.md.
    • Un .gitignore (usando la plantilla para R).
  • Haz clic en Create repository.

Parte 2: Configuración del Proyecto en Posit Cloud

1. Clonar tu Repositorio:

  • En GitHub, copia la URL HTTPS de tu nuevo repositorio.
  • En Posit Cloud, ve a New Project > New Project from Git Repository y pega la URL.

2. Crear tu Documento R Markdown:

  • Una vez que el proyecto se cargue, lo primero que harás es crear el archivo principal de tu informe.
  • Ve a File > New File > R Markdown….
  • Título: Informe de Compactación de Suelos.
  • Autor: Tu Nombre.
  • Formato de Salida: HTML (déjalo por defecto).
  • Haz clic en OK.
  • Guarda el archivo con el nombre informe_suelos.Rmd.

3. Configurar Git y Guardar el PAT (Si es necesario):

  • Recuerda que si es un espacio de trabajo nuevo, debes configurar tu identidad en la Consola de R (usethis::use_git_config(...)) y guardar tu PAT (gitcreds::gitcreds_set()).

Parte 3: Construyendo tu Informe Técnico en R Markdown

Ahora, borra todo el contenido de ejemplo de tu archivo informe_suelos.Rmd (excepto la cabecera con el título y autor) y reemplázalo con lo siguiente. Este será tu informe completo.

---
title: "Informe Técnico: Análisis de Compactación de Suelos"
author: "Tu Nombre Completo"
date: "2025-09-24"
output: html_document
---



## 1. Introducción

Este informe presenta los resultados del ensayo de compactación Proctor realizado sobre una muestra de suelo. El objetivo es determinar la relación entre el contenido de humedad y la densidad seca para identificar el punto de **Máxima Densidad Seca** y el **Contenido de Humedad Óptimo**. Estos parámetros son fundamentales para garantizar la calidad y estabilidad en proyectos de ingeniería civil y agrícola.

## 2. Datos del Ensayo

Los datos fueron recolectados en el laboratorio y se presentan a continuación. El contenido de humedad se expresa en porcentaje (%) y la densidad seca en gramos por centímetro cúbico (g/cm³).


``` r
# Creamos un data frame con los resultados del laboratorio
datos_ensayo <- tibble(
  Humedad_pct = c(8.5, 10.2, 11.8, 13.5, 15.1, 16.9),
  Densidad_Seca_g_cm3 = c(1.65, 1.82, 1.95, 2.05, 1.98, 1.87)
)

# Mostramos los datos en una tabla
knitr::kable(datos_ensayo, caption = "Resultados del Ensayo de Compactación")
```



Table: Resultados del Ensayo de Compactación

| Humedad_pct| Densidad_Seca_g_cm3|
|-----------:|-------------------:|
|         8.5|                1.65|
|        10.2|                1.82|
|        11.8|                1.95|
|        13.5|                2.05|
|        15.1|                1.98|
|        16.9|                1.87|

## 3. Análisis y Visualización

Para encontrar el punto óptimo, ajustaremos un modelo polinómico de segundo grado (una parábola) a los datos, ya que teóricamente la curva de compactación sigue esta forma.


``` r
# Creamos el gráfico de dispersión de los datos
grafico_compactacion <- ggplot(datos_ensayo, aes(x = Humedad_pct, y = Densidad_Seca_g_cm3)) +
  geom_point(color = "blue", size = 4, alpha = 0.7) +
  # Añadimos la curva de ajuste polinómica (parábola)
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2), se = FALSE, color = "red") +
  labs(
    title = "Curva de Compactación del Suelo",
    subtitle = "Relación entre Humedad y Densidad Seca",
    x = "Contenido de Humedad (%)",
    y = "Densidad Seca (g/cm³)"
  ) +
  theme_minimal()

# Mostramos el gráfico
print(grafico_compactacion)
```

<img src="0_2_De-Cero-a-Héroe-con-R-Markdown,-RPubs-y-GitHub_files/figure-html/analisis-y-grafico-1.png" width="672" />

## 4. Conclusiones

La curva de compactación generada a partir de los datos del ensayo muestra claramente un punto máximo. Según la visualización del gráfico:

* La **Máxima Densidad Seca** alcanzada se aproxima a **~2.05 g/cm³**.
* El **Contenido de Humedad Óptimo** para alcanzar dicha densidad se encuentra alrededor del **13.5%**.

Se recomienda utilizar un contenido de humedad cercano a este valor durante los procesos de compactación en campo para asegurar que el suelo alcance su máxima capacidad portante y estabilidad.

Parte 4: Publicando tu Informe en RPubs 🌍

Ahora que tu informe está escrito, es hora de publicarlo en la web.

  1. “Tejer” el Documento (Knit):

    • En la parte superior de tu editor de R Markdown, haz clic en el botón Knit 🧶.
    • R procesará tu código y texto, generando un archivo HTML que aparecerá en el visor de Posit Cloud.

  2. Publicar en la Web:

    • Una vez que el archivo HTML se haya generado, notarás un botón Publish en la esquina superior derecha del panel del visor.

    • Haz clic en Publish.

  3. Conectar con RPubs:

    • Se te pedirá que elijas dónde publicar. Selecciona RPubs.
    • Si es tu primera vez, Posit Cloud te guiará para autorizar tu cuenta de RPubs (o para crear una si no la tienes). Es un proceso rápido y sencillo.

  4. Finalizar la Publicación:

    • Aparecerá una ventana final. Aquí puedes:
      • Revisar el Título de tu publicación.
      • Crear una descripción corta.
      • Darle un nombre corto a la URL (el “slug”).
    • Cuando estés listo, haz clic en Publish.

¡Listo! Tu navegador se abrirá con la página de tu informe, ahora alojado públicamente en RPubs y listo para ser compartido con colegas, profesores o empleadores.

Parte 5: Sincronización Final con GitHub ✅

El último paso es guardar todo tu trabajo de forma segura en GitHub.

  1. Revisar Cambios en Git:

    • Ve a la pestaña Git en el panel superior derecho de Posit Cloud.
    • Verás todos los archivos que has creado o modificado: informe_suelos.Rmd y informe_suelos.html.

  2. Stage, Commit y Push:

    • Stage: Marca las casillas de todos los archivos.
    • Commit: Escribe un mensaje descriptivo. Por ejemplo: Versión inicial del informe de compactación publicado en RPubs.
    • Push: Haz clic en el botón Push para enviar todo a tu repositorio en GitHub.

¡Misión Cumplida! Ahora tienes un proyecto completo que incluye:

  • El código fuente (.Rmd) en GitHub, permitiendo que otros vean y reproduzcan tu trabajo.
  • Un informe profesional (.html) publicado en la web a través de RPubs.