[RDS] Ejercicios resueltos para la sección 3.7.1

Esta semana ha sido un tanto monotemática, con casi todos los posts dedicados a las soluciones de diferentes secciones de “R for Data Science“. Cambiaremos de tercio un poco la que viene, que ya espero tener unas animaciones en R para entonces (crucemos los dedos).

Mientras tanto, anuncio que, por fin, ya está completo el documento correspondiente a los ejercicios del tercer capítulo, y lo podéis consultar a través del siguiente enlace:

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[RDS] Ejercicios resueltos para las secciones 3.8.1 y 3.9.1

Mientras continúo mi relación de amor y odio asociada a los ejercicios de la sección 3.7.1, dejo por aquí las soluciones correspondientes a los dos apartados que figuran tras la mencionada: 3.8.1 y 3.9.1. El primero de ellos se ocupa del posicionamiento de los elementos geométricos, mientras que el segundo se centra en estudiar diversos sistemas de coordenadas.

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[RDS] Ejercicios resueltos para la sección 4.4

prog-languages

Entre el traslado de esta serie a R Notebooks en GitHub, y tener que esperar a que ciertas librerías se actualizasen para completar unos ejercicios del capítulo anterior, han tardado en llegar novedades un poco más de lo que me hubiese gustado.

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Breve introducción a la librería readr


Esta entrada ha sido revisada y publicada en el nuevo blog. Se puede acceder a ella a través de este enlace.


Nota previa: el texto que figura a continuación no es más que un extracto del R Notebook donde he llevado a cabo el tutorial, que recomiendo visualizar utilizando el siguiente enlace:

Se puede descargar el código fuente en R Markdown que lo ha generado visitando mi repositorio en GitHub y accediendo a la carpeta “DataCamp-OC“.


Introducción

No me ha disgustado en absoluto el sistema que caracteriza los cursos de la plataforma DataCamp. Píldoras condensadas de teoría acompañadas, de inmediato, por ejercicios para su aplicación directa, ofreciendo así un enfoque para el aprendizaje bastante práctico y ameno.

De la misma manera que actué para el tutorial de plotly que publiqué hace unos días (Breve introducción a la librería plotly), he tomado algunas notas para el curso abierto, que en el portal aparece, relativo a la librería readr: “Reading Data into R with readr” (enlace).

El material vuelve a estar desglosado en dos capítulos. En el primero de ellos, aprenderemos diversas funciones, contenidas en este paquete, que facilitarán enormemente la labor de importar datos utilizando el lenguaje de programación R. En el segundo, el objetivo será utilizar las herramientas que la librería pone a nuestra disposición para analizar y convertir las clases que poseen las columnas del conjunto de datos recién importado.

readr es una componente del denominado tidyverso (tidyverse en inglés, que parece suena mejor), un conjunto de librerías que todo usuario de R debería si no dominar, al menos conocer, para así resolver ciertas situaciones de la manera más sencilla posible (basta imaginar tener que hacer a mano algunas de las tareas que paquetes como dplyr o tidyr llevan a cabo para darse cuenta de este hecho).


Os invito a continuar leyéndolo: Breve introducción a la librería readr.

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Lecturas para el fin de semana [2016S46]

Paper

Dejo por aquí unas cuantas sugerencias para pasar una entretenida tarde de domingo:

  • ggplot2 2.2.0: nueva versión de esta fantástica librería de R capaz de crear magníficas visualizaciones. En el post encontramos un resumen de los contenidos de la actualización, ilustrados mediante ejemplos.
  • Maps and Data Visualisations with R: interesante web que recopila más de una docena de tutoriales, usando el lenguaje de programación R, enfocados a la creación de visualizaciones de datos sobre mapas.

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RWeekly.org, ¡visita obligada de los lunes!

El hashtag #rstats de Twitter es una mina de información interesante sobre R, novedades de sus librerías y magníficos tutoriales. Hoy he encontrado en él una referencia a una web, RWeekly, que recopila todo aquello relacionado con R que ha acontecido a lo largo de la semana.

¡Cada lunes hay un nuevo número disponible!

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[GitHub] Cómo cambiar el lenguaje de programación de un repositorio


Esta entrada ha sido ligeramente revisa y publicada en el nuevo blog. Se puede acceder a ella a través del siguiente enlace.


Este es uno de esos posts que escribo a modo de recordatorio sobre cómo realizar una tarea de esas que llevo a cabo cada lustro (y, por supuesto, cada vez que me toca repetirla debo pasar de nuevo por todo el proceso de búsqueda de la solución).

Últimamente, en GitHub estoy compartiendo R Notebooks, que contienen análisis de datos o tutoriales empleando el lenguaje de programación R. No obstante, como los documentos finales que genero son páginas web, la herramienta de detección automática del lenguaje de programación clasifica mis repositorios como HTML. La pregunta natural que ha acudido a mi mente ha sido: ¿se podrá declarar manualmente el lenguaje de programación de un repositorio?

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