Bienvenida e introducción

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Todo lo que aprenderás sobre el lenguaje R

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Programación y Data Science

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R y proyecto economía naranja.

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Instalando nuestras herramientas

Variables, tipos de datos y estructuras

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Los primeros cálculos con R y variables

6

Tipos de datos

7

Estructura del dataset del proyecto

8

Vectores

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Matrices

10

Ejercicios con matrices

11

Operadores para comparar y ubicar datos

12

Factores, listas y echar un vistazo al dataset

EDA: Exploratory data analysis

13

Qué es EDA: Exploratory Data Analysis

14

Gráficas de dispersión e histogramas.

15

Box Plot y su interpretación

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EDA con dataset proyecto - Gráficas de dispersión.

17

EDA con histogramas.

18

EDA con dataset proyecto - histogramas - ggplot2

19

EDA con box plot- ggplot2

20

EDA con dataset proyecto - box plot- ggplot2 - dplyr

21

EDA con gráficas de dispersión con más de dos variables - ggplot2

22

EDA con dataset proyecto usando gráficas de dispersión con más de dos variables - ggplot2 - plotly

La estadística de los datos

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Buscando correlaciones con pairs

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Confirmando correlaciones con la función cor

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Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto

26

Confirmando correlaciones con la función cor en dataset proyecto.

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Protegiéndonos de los peligros del promedio.

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Eliminando los NA's para hacer los cálculos.

29

Estadística y visualización aplicada a análisis de datos de mercadeo.

Ajustando los datos

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Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 1

31

Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 2

Mejorando la visualización

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Viendo más información con facet wrap - Parte 1

33

Viendo más información con facet wrap - Parte 2

Organizar visualizaciones y código con R Markdown

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Conociendo R Markdown y organizando los hallazgos del análisis en un documento PDF.

Conclusiones Finales

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Invitación a continuar recorriendo el mundo del data science.

R y proyecto economía naranja.

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Recursos

Para la ciencia de datos es común utilizar dos lenguajes: R y Python.
En este curso veremos R, un lenguaje especializado en manejar datos de manera estadística creado en 1993 en la universidad de Auckland Nueva Zelanda.
A lo largo del curso veremos:

  • Estructuras, tipos de datos y sintaxis.
  • EDA: Exploratory data analysis.
  • Estadística descriptiva.
  • Ajuste de datos.
  • Visualización de datos.
  • Organización de información con R Markdown.

¿Qué es la economía naranja?

Es donde se mezclan las industrias culturales con las áreas de soporte como el desarrollo de aplicaciones o software.

Buscaremos responder a la pregunta:
Si tienes un startup que hace software, ¿en qué país abrirías una oficina?

El dataset de economía naranja fue creado por la profesora con las siguientes variables:

  • Aporte de servicios a PIB.
  • Aporte de economía naranja a PIB.
  • Penetración de internet.
  • Inflación.
  • Tasa de desempleo.
  • Población debajo de la línea de pobreza.
  • Edad mediana de la población.
  • Porcentaje de la población entre 25-54 años.
  • Inversión en educación %PIB.

Aportes 49

Preguntas 3

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Para mis colegas estudiantes que no sepan que es PIB les dedico este apunte.

El PIB es el Producto Interno Bruto​​ es una magnitud macroeconómica que expresa el valor monetario de la producción de bienes y servicios de demanda final de un país o región durante un período determinado, en palabras sencilla es la riqueza que genera un País.

Que es el P.I.B per capita? : Esto se puede calcular así supongamos que el P.I.B de un País es 270.000.000.000 millones de dolares, entonces el PIB per capita se calcula dividiendo ese valor por la cantidad de habitantes de un Pais, Supongamos que la población total de este país es 18.000.000, entonces el PIB Per Capita seria

270.000.000.000 / 18.000.000 = 15000 dolares.

Entonces el PIB per capita es la relación existente entre el nivel de renta de un país y su población, en palabras sencillas es el Producto Interno Bruto (PIB) por persona.

https://es.r4ds.hadley.nz/
Este es uno de los mejores libros de R, se llama “R Para ciencia de datos” y está totalmente en español, disfruten y úsenlo!

Les comparto este enlace, que es un html de R para Ciencia de Datos. Te dan contexto de dato y entran más a profundidad en cada uno de los temas: https://es.r4ds.hadley.nz/

Les dejo el libro de Economía naranja una oportunidad infinita. Free book

Fuentes de referencia para la exploración de datos usadas en la clase:

Dejo mi repositorio 👀 por si alguien quiere contribuir acepto sus Pull RequestFundamentos de R

Las variables del dataset de economía naranja

  1. Country - País
  2. GDP.PC - Producto interno bruto per capita
  3. GDP.US.bill - Producto interno bruto en billones de dólares
  4. GDP.Growth… - Porcentaje de crecimiento del PIB
  5. Services…GDP - Aporte de servicios a PIB.
  6. Creat.Ind…GDP - Aporte de economía naranja a PIB.
  7. Inflation - Inflación.
  8. Unemployment - Tasa de desempleo.
  9. X…pop.below.poverty.line - Población debajo de la línea de pobreza.
  10. Internet.penetration…population - Penetración de internet.
  11. Median.age - Edad mediana de la población.
  12. X…pop.25.54 - Porcentaje de la población entre 25-54 años.
  13. Education.invest…GDP - Inversión en educación %PIB.

Actualemente realizo mis apuntes en markdown

¿Existen metodologías o criterios estandarizados para determinar el número y diversidad de variables a tener en cuenta o lo decide el investigador o data sientist?

Resumen:

Esta clase consistió en un abrebocas del curso, exponiendo el temario de manera general sobre qué es lo que vamos a ver, el contenido del curso se ha basado en la economía naranja, que es un concepto económico propuesto por Felipe Buitrago Restrepo e Iván Duque (presidente de Colombia en la actualidad), en realidad este concepto viene reciclado de la economía cultural, donde el talento que tenemos puede usarse como beneficio sostenible. Primero se busca responder a una pregunta.El data Set de datos se tomó de distintas fuentes, que referenciaran a la economía naranja, los prodcutos brutos internos de cada país.

El primero en utilizar este término Economía Naranja fue el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) para referirse a un modelo en el que las ideas creativas de las empresas y/o emprendimientos se conviertan en bienes y servicios culturales productivos, capaces de capitalizad dinero.

La “economía naranja” está compuesta por una industria creativa dividida en dos áreas:

  1. Bienes creativos, conformado por las artes visuales y escénicas (cine, teatro, radio y streaming), las artesanías, los diseños de moda, los softwares, entre otros.
  2. Servicios creativos, conformado por los entretenimientos, juegos, videojuegos, arquitectura, publicidad, entre otros.

Pienso que el proyecto de Economía Naranja puede ser útil para ver que es lo que más se consume en días festivos de acuerdo a la región cultural 🤔

En la página web Datos Macro podemos encontrar información económicas de calidad

Wow tantos datos manejados de la forma correta te puede dar un sin fin de soluciones

Economia Naranja

Curso: Estructuras, EDA, Estad. Descript, Ajuste-Filtrado, Visualizacion, Organizar en R Markdown, Proyecto

Python, tambien existe para Datos

R

Me he fijado que puedes asignar valores a las variables con ’ = ’ y que no hace falta sombrear para ejecutar el comando en la consola

🤯 Este curso es lo máximo 💚🎯

Me gusta la metodología del curso, espero que se mantenga asi

Me está gustando mucho este curso, sobre todo como explica Sonia Ardila!

El temario del curso es lo que estaba buscando

Muy interesante, desconocia R

Hola,

Interesante el término de economía naranja, el cual a pesar de haberlo escuchado muchas veces, no le prestaba la atención necesaria.
Para los amigos de Chile dejo un enlace sobre cómo va este concepto de la mano con el desarrollo de países.

Un abrazo

Super excelente muy animado de aprender R

Muy bien como está iniciando.
Indica el contenido y como lo va a abordar.
Tengo grandes expectativas con este curso.

R, here we go!!!

Sonia es la mejor!!!

Muy interesante, se ve que este curso estara muy completo 😄

interesante!

este curso me esta llamando la atencion 😃

Me entusiasma poder comenzar con este curso. Encontrarle sentido a todo lo que me enseñan en la universidad en la materia Estadística.

Súper emocionada con este curso!!!

grandes clase, hasta el momento todo va muy bien

Hola a todos, la verdad nunca he escuchado de economía naranja , pero el concepto es muy interesante debido a que ya muchos lo han estado utilizando. Gracias Profesora Sonia por compartir conocimiento para es muy agradable aprender mas aporta a mi bagaje académico. 😃

Excelente!

Python y R son dos lenguaje potentes para manejar los datos. Para los que estamos empezando en el mundo de Ciencia de Datos es importante no centrarnos en la discusión de cual es mejor, sino entender que son dos lenguajes con los cuales podemos afrontar diversos proyectos y dependiendo del proyecto, sus características y alcance, deberíamos de elegir uno lenguaje u otro. Fundamental tener este concepto claro para empezar en este mundo.

Wow. Súper interesante el proyecto del curso 😃

De donde puedo extraer un Dataset o donde puedo buscar dataset ya elaborados? …gracias

Soy de Panamá y la verdad no sabía que la economía naranja era 3 veces más que el canal.. Hasta ver este video no había oído este término, pero leyendo en Google comprendí que es el término y la verdad es que somos un país de servicios así que maybe haciendo un ponderado #economianaranja si se hace más revenue que la ACP

Les dejo el documebto del banco interamericano de desarrollo sobre la economía naranja 😉

PIB Ecuador
107.4 miles de millones USD ‎(2019)

Población
17.37 millones ‎(2019)

PIB per Capita= PIB / poblacion

6,183.82 USD

Si no estoy mal, mas o menos un PIB per capita arriba de los 30 mil se considera un país rico.

Esto se va a poner bueno!

En este momento mi mente: ¿Qué será R?.

Vamos a ver que comentario dejo al final del curso

Looks like a really complete course

Argentina tiene todo para ser potencia en economía naranja, lastima la cantidad de impuestos que cobran 😦

Se ve interensante